【摘 要】
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基于草图的跨域图像检索任务以手绘草图为输入,从彩色图像数据库中检索得到最相似的图像.为了在基于草图的图像检索任务中,更好地融合来自草图和彩色图像的特征,本文提出了用于草图检索任务的混合跨域神经网络,由草图特征提取分支与异构特征融合的彩色图像网络分支组成.该网络提取获得手绘草图、正负样本彩色图像及其边缘轮廓的特征表示,并将彩色图像及其草图近似图(即彩色图像的边缘轮廓)进行特征融合,作为彩色图像特征,弥补了手绘草图与彩色图像直接匹配的跨域差距.通过对网络模型的参数与网络结构等方面探索,进一步优化草图检索算法.
【机 构】
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中国电子科技集团第十研究所,成都610036;天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津300072
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基于草图的跨域图像检索任务以手绘草图为输入,从彩色图像数据库中检索得到最相似的图像.为了在基于草图的图像检索任务中,更好地融合来自草图和彩色图像的特征,本文提出了用于草图检索任务的混合跨域神经网络,由草图特征提取分支与异构特征融合的彩色图像网络分支组成.该网络提取获得手绘草图、正负样本彩色图像及其边缘轮廓的特征表示,并将彩色图像及其草图近似图(即彩色图像的边缘轮廓)进行特征融合,作为彩色图像特征,弥补了手绘草图与彩色图像直接匹配的跨域差距.通过对网络模型的参数与网络结构等方面探索,进一步优化草图检索算法.在Flickr15K草图检索数据集上的实验结果表明,本文提出的方法优于当前其他先进的草图检索算法,在检索平均精确度这个客观指标上达到了0.5848,相比其他方法中指标最优的值提升了0.0522.
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