【摘 要】
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随着数字化技术的蓬勃发展,成像设备的普及程度日渐提高,互联网技术日益发达,人们对于图像信息的需求也愈发变高。如何快速、准确地从大量的网络图片中获取有用的图像,是当前计算机面临的一个紧迫问题。图像检索技术是通过提取图像信息寻找它们之间的相似关系,并利用度量方法完成目标图像在图像库中的相似检索。度量方法作为图像检索任务中的一个重要环节,是检索过程中必不可少的一步,寻找一个合适的相似性度量方法能有效提升
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随着数字化技术的蓬勃发展,成像设备的普及程度日渐提高,互联网技术日益发达,人们对于图像信息的需求也愈发变高。如何快速、准确地从大量的网络图片中获取有用的图像,是当前计算机面临的一个紧迫问题。图像检索技术是通过提取图像信息寻找它们之间的相似关系,并利用度量方法完成目标图像在图像库中的相似检索。度量方法作为图像检索任务中的一个重要环节,是检索过程中必不可少的一步,寻找一个合适的相似性度量方法能有效提升检索性能。通常,图像在成像过程中会存在背景模糊、遮挡、光照变化等复杂的情况,研究更具鲁棒性的匹配算法进行相似性度量是非常有必要的。在对图像检索研究过程中,发现提取到的特征利用度量方法进行相似性匹配在检索精度和效率上有良好表现,为解决不同图像的检索任务,本文进行了以下研究和工作:（1）分析了当前的图像检索技术,对其关键环节进行了深入的探讨,并系统研究分析特征提取和相似性度量的相关知识,包括提取局部特征和深度特征进行检索,最后对卷积神经网络的重要特性和基本结构,以及常用的检索哈希算法作了简要概述,为后续章节做理论支撑。（2）针对SURF算法没有考虑到实时场景需要,存在计算量大、误匹配率高等缺点,提出一种改进的SURF图像检索方法。采用Bresenham圆检测原理提高特征检测效率,同时对提取到的特征描述子维度高的问题引入主成分分析思想进行降维,最后结合预检验和误匹配剔除改进匹配算法。改进SURF的图像检索方法不仅能够提取到稳定的特征点,而且能准确地匹配图像特征点。实验证明本文的改进算法既能有效提升运行耗时,又保证了特征匹配的精度,正确匹配点对的数量和分布状况均比较均匀理想,几乎没有出现误匹配点。在公开数据集上,该算法对图像发生视角、光照、距离变化时具有鲁棒性,匹配精度也有所提高,在图像检索任务中检索效果较佳,但是对于数据集中存在的一些细粒度图像检索效果不理想。（3）针对细粒度图像的检索,提出一种基于深度度量学习的细粒度检索方法。通过在不同数据集上实验发现,传统的检索方法难以分辨细粒度图像之间的细微差异。在此基础上,通过对Res Net50网络进行了微调,并对其进行了特征提取,采用非对称卷积改进残差结构,改进池化层为金字塔池化,同时增加哈希层节省计算量,引入度量学习思想将三元组损失添加到损失函数中进行训练。在训练集的选取上,我们使用了细粒度图像数据,以便于网络有针对的学习参数。在Corel和Oxford Flowers数据集上的性能表现证明,本文的WRes Net网络训练准确率较其他特征提取网络有所提高,能够获取高质量的特征,且在两个细粒度数据集上均达到了较好的检索效果,比其他哈希方法具备更加优良的检索性能。图[39]表[11]参[73]
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