[发明专利]一种基于深度散列与多特征融合的增量图像检索方法在审
| 申请号： | 202110552350.9 | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113377988A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 廖开阳;范冰;郑元林;章明珠;黄港;姚祎 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 刘娜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度散列与多特征融合的增量图像检索方法，具体为：首先，将CIFAR‑10数据集和NUS‑WIDE数据集按比例划分出查询集图像、原始数据集和增量数据集；使用卷积神经网络VGG‑16将查询图像的每一层特征图像输出；将提取的特征图像从高维图像到低维逐层做双线性插值处理,并且将双线性插值处理过的特征图像逐层上采样得到融合的特征图像；将特征图像输入到五个普通卷积层，输出得到特征图像；之后学习新图像的散列码的同时保持旧图像散列码不变，通过保留训练点之间的相似性来学习查询集的深度散列函数。本发明实现了大规模中出现新的类别图像时不用再次训练模型，从而提高检索效率，节约时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 融合 增量 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
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