【摘 要】
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手绘图像为人们提供了一种简捷的方式来描述对象的外观和结构。和传统的基于文本图像检索方式相比,手绘图像检索更精准、灵活,一张手绘图可以代表上百个文字。随着触摸屏设备的广泛使用,手绘图像检索近年来已成为一个研究热点。虽然手绘检索优势明显,但在实际应用中仍存在很多困难,主要原因如下:1、手绘图像和自然图像来自不同的域,如果要进行检索需要解决域差异问题;2、手绘图像抽象性高,而且不同人绘制出的手绘图像存在
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手绘图像为人们提供了一种简捷的方式来描述对象的外观和结构。和传统的基于文本图像检索方式相比,手绘图像检索更精准、灵活,一张手绘图可以代表上百个文字。随着触摸屏设备的广泛使用,手绘图像检索近年来已成为一个研究热点。虽然手绘检索优势明显,但在实际应用中仍存在很多困难,主要原因如下:1、手绘图像和自然图像来自不同的域,如果要进行检索需要解决域差异问题;2、手绘图像抽象性高,而且不同人绘制出的手绘图像存在很大差别;3、随着需求的提高,基于类别的手绘检索不能满足人们的需求,人们希望实现手绘图像实例级别的检索;4、目前适合手绘检索的深度卷积神经网络和特征描述子较少。针对手绘图像检索存在的问题,本文从手绘特征出发,对各种网络结构进行研究分析,提出了一种基于多分支深度混合卷积神经网络的手绘检索方法,并构建了一种多层稀疏融合手绘特征。本文的主要内容如下:1.本文调研了国内外先进的手绘图像检索方法,对基于卷积神经网络的手绘检索相关技术的理论和实现原理进行了详细的阐述。分析了现有的手绘图像检索技术所存在的问题,并提出解决方案。2.本文针对目前卷积神经网络对手绘检索的适应性较弱问题,结合手绘图像和自然图像之间的差异性,提出了一种适合手绘检索的多分支深度混合的卷积神经网络,解决了手绘图像和自然图像之间的域差异问题,有效地实现了跨域检索。3.本文对实例级别的手绘检索方法进行分析,结合注意力机制原理,提出了一种基于注意力模型的细粒度手绘检索方法,弥补了传统手绘检索局部配准率低的缺点,有效地实现了细粒度手绘检索。4.针对目前存在的特征描述子对手绘图像描述力较弱的问题,本文从网络结构出发,对神经网络各层的特征进行分析,设计了一种多层融合手绘特征,通过稀疏处理去除冗余信息,融合多层语义信息,增强了特征的鲁棒性。最后,在实验中,将本文提出的方法与多个手绘检索算法进行对比,验证了本文方法在手绘图像检索上的优越性。
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