【摘 要】
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针对现有基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)方法中图像特征维度较大等问题,提出一种结合改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双线
【机 构】
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河南工学院计算机科学技术系,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关项目(No.162102310606);河南省教育厅资助项目(No.16A520067)
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针对现有基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)方法中图像特征维度较大等问题,提出一种结合改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双线性模型的CBIR方法。采用一种低维度池化方法代替传统CNN中的池化过程,以此降低图像特征映射的维度。基于双线性模型的思想,使用两个特征提取器进行特征提取,并在每个图像位置上对两个特征进行内积,以形成最终的图像描述符。通过计算图像间的曼哈顿距离度量来评估相似性,获得相关图像及其排序
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