[发明专利]一种基于深度特征与底层特征融合的图像检索方法在审
| 申请号： | 202110909657.X | 申请日： | 2021-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN113806571A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 廖开阳;王睿天;曹从军;陈星;裴朝松;王海 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06F16/583;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 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特征与底层特征融合的图像检索方法，将深度神经网络ResNeXt101的Conv_4、Conv_5两个卷积层提取到的特征分别进行特征通过concat融合方式进行融合。然后将提取到的底层SIFT特征和融合后的深度特征进行融合。使用三元组损失训练出最优模型，在人脸数据集上对算法进行测试，使用平均检索精度(mAP)评估算法性能。将深度特征图的重要部分通过ROI感兴趣区域方法提取出来，通过赋予不同权重，使得深度特征的表达能力更好。且不同卷积层的融合也使得特征表达能力更加全面。与现有图像检索方法相比，通过ROI、两次特征的融合，提取到的特征更加精确，加入三元组损失训练模型也使得模型检索精度更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 底层 融合 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
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