基于哈希编码的无线多媒体传感网络森林火灾图像识别算法 被引量：1

1

作者 常晓敏 赵涓涓 +2 位作者 葛磊 强彦 史曜华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期313-317,共5页

针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征,通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从... 针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征,通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。 展开更多

关键词 林火监测 无线多媒体传感网络 火焰识别 图像哈希编码

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基于卷积神经网络和哈希编码的图像检索方法 被引量：10

2

作者 龚震霆 陈光喜 +1 位作者 任夏荔 曹建收 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期391-400,共10页

在图像检索中,传统的基于人工特征的检索方法并不能取得很好的效果。为此提出一种结合卷积神经网络和以前最好水准的哈希编码策略的图像检索方法。鉴于近几年卷积神经网络在大量的计算机视觉任务上的巨大进步,该方法首先使用在ILSVRC数... 在图像检索中,传统的基于人工特征的检索方法并不能取得很好的效果。为此提出一种结合卷积神经网络和以前最好水准的哈希编码策略的图像检索方法。鉴于近几年卷积神经网络在大量的计算机视觉任务上的巨大进步,该方法首先使用在ILSVRC数据集上预训练过的VGGNet-D网络模型对实验图像数据集提取卷积特征来得到图像的深层表示,再采用以前最好水准的哈希策略将这些深层表示进行编码,从而得到图像的二进制码,最后再进行快速图像检索。在两个常用的数据集Caltech101和Caltech256上的实验结果表明,本文方法的5个策略相比于以前最好水准的相应的图像检索策略在"精度-召回率"和"平均正确率值-编码位数"两个指标上能获得更优异的性能,证明了本文方法在图像检索上的有效性。 展开更多

关键词 图像检索 人工特征 卷积神经网络 卷积特征 哈希编码

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基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法 被引量：5

3

作者 王妙 景军锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期194-199,共6页

针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络(CNN)中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的m幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高... 针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络(CNN)中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的m幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索,达到最终的检索目的。提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一,结合图像的两种特征进行检索,弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足。在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出方法检索性能优于其他现有方法。 展开更多

关键词 图像检索 卷积神经网络 哈希编码 分级检索

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一种基于哈希编码的内容路由查询匹配机制 被引量：1

4

作者 杜传震 兰巨龙 田铭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第10期3081-3086,共6页

基于名字的路由查找是命名数据网络(NDN)的一个关键技术,但由于NDN名字层次化的结构以及无限制的长度,使得查询匹配的实现具有很大的挑战性。提出一种有效的元素哈希编码机制,首先利用哈希函数压缩数据名字,然后采用改进的状态转换阵列... 基于名字的路由查找是命名数据网络(NDN)的一个关键技术,但由于NDN名字层次化的结构以及无限制的长度,使得查询匹配的实现具有很大的挑战性。提出一种有效的元素哈希编码机制,首先利用哈希函数压缩数据名字,然后采用改进的状态转换阵列实现名称最长前缀的快速匹配,最后设计一种快速的增量更新机制,满足NDN转发过程中频繁地插入、修改与删除等操作。仿真结果表明,提出的方法使路由条目压缩率达到40%以上,匹配速率提高约10%。 展开更多

关键词 命名数据网络 内容路由 路由查询 哈希编码

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改进哈希编码加权排序的图像检索算法 被引量：1

5

作者 郭呈呈 于凤芹 陈莹 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第9期155-157,160,共4页

针对哈希编码加权排序算法中利用随机采样计算权重,导致权重分配不准确,检索精度较低的问题,提出一种由粗到细的哈希编码加权排序图像检索算法。通过生成较短的哈希编码提升编码效率;利用数据依赖差异得到的采样子集计算哈希码比特位权... 针对哈希编码加权排序算法中利用随机采样计算权重,导致权重分配不准确,检索精度较低的问题,提出一种由粗到细的哈希编码加权排序图像检索算法。通过生成较短的哈希编码提升编码效率;利用数据依赖差异得到的采样子集计算哈希码比特位权值,进行加权汉明距离排序得到一个候选最近邻集合;计算集合中数据的得分并重新排序,进一步提高检索精度,实现查询图像的最近邻检索。在手写数字数据集(MNIST)上进行仿真实验,结果表明:当编码长度为48 bit和96 bit时,改进算法的平均准确率可提高13. 33%和11. 61%。 展开更多

关键词 图像检索 哈希算法 局部敏感哈希 权重汉明距离 哈希编码排序

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结合卷积神经网络与哈希编码的图像检索方法 被引量：4

6

作者 吴振宇 邱奕敏 周纤 《现代电子技术》 北大核心 2020年第21期21-26,共6页

为了提高图像检索的精度与速度,提出一种卷积神经网络与哈希方法结合的图像检索算法。该方法在深度残差网络的基础上构建了一个网络模型,将随机选取成对的图像(相似/不相似)作为训练输入,使用曼哈顿距离作为损失函数,并添加了一个二值... 为了提高图像检索的精度与速度,提出一种卷积神经网络与哈希方法结合的图像检索算法。该方法在深度残差网络的基础上构建了一个网络模型,将随机选取成对的图像(相似/不相似)作为训练输入,使用曼哈顿距离作为损失函数,并添加了一个二值约束正则项,促使训练好的网络输出为类二值码,再将类二值码阈值化为二值码,最后用于图像检索。在Caltech256数据集和MNIST数据集上的实验结果显示,文中方法的检索性能优于其他现有方法。 展开更多

关键词 图像检索 卷积神经网络 哈希编码 网络模型 图片对生成 网络训练

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哈希编码优化的IRON逆渲染模型:重建几何与材质 被引量：3

7

作者 张沛全 许威威 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期754-760,769,共8页

将神经网络用于场景几何材质的高效表达,结合逆向渲染在二维光度图的监督下重建高质量的网格和材质贴图,为现有的图形学流水线提供服务——神经渲染已成为近年来计算机图形学新的研究热点。在IRON(inverse rendering by optimizing neur... 将神经网络用于场景几何材质的高效表达,结合逆向渲染在二维光度图的监督下重建高质量的网格和材质贴图,为现有的图形学流水线提供服务——神经渲染已成为近年来计算机图形学新的研究热点。在IRON(inverse rendering by optimizing neural SDFs and materials from photometric images)神经渲染模型基础上,通过引入多分辨率哈希编码,采用冻结训练等方法提高原始模型的训练速度。在多个数据集上的对比实验表明,优化后的IRON逆渲染模型训练速度提升了约40%,且重建结果中包含更多细节。 展开更多

关键词 符号距离场 神经渲染 哈希编码

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基于时域-频域哈希编码的电网图像检索方法 被引量：3

8

作者 强梓林 刘建国 +2 位作者 刘云峰 卫栋 强彦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期1877-1884,共8页

电网数据信息的准确检索在保障电网系统正常运行方面起着非常重要的作用。快速准确地从电网图像数据库中查找到与目标图像相似度高的图像可以有效地提高电网工作人员的工作效率,降低设备维护成本。针对传统检索方法检索精度低的问题,提... 电网数据信息的准确检索在保障电网系统正常运行方面起着非常重要的作用。快速准确地从电网图像数据库中查找到与目标图像相似度高的图像可以有效地提高电网工作人员的工作效率,降低设备维护成本。针对传统检索方法检索精度低的问题,提出了一种基于时域-频域的端到端哈希编码方法。最后,在2个数据集上将该方法与最新的8种方法进行了比较,实验结果表明该方法是有效的。该方法创新性地结合了频域信息,以提高预测正确率,且结合了多任务学习和距圆损失来更加清晰地约束哈希编码任务的训练过程,使图像检索结果更加准确。 展开更多

关键词 电网图像数据 深度学习 图像检索 多任务学习 哈希编码

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基于自编码器的深度对抗哈希方法在覆冰电网图像检索中的应用 被引量：5

9

作者 强彦 何龙 +4 位作者 张丽敏 王继宗 吕军 史国华 陈琪 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期485-494,共10页

为了提高覆冰电网图像的检索性能,提出一种基于自编码器的深度对抗哈希方法。首先,通过在现有的生成器和鉴别器之上添加新的编码鉴别器以鼓励生成的图像样本更好地表示真实数据分布。其次,构建哈希编码网络以学习生成紧凑的二进制哈希... 为了提高覆冰电网图像的检索性能,提出一种基于自编码器的深度对抗哈希方法。首先,通过在现有的生成器和鉴别器之上添加新的编码鉴别器以鼓励生成的图像样本更好地表示真实数据分布。其次,构建哈希编码网络以学习生成紧凑的二进制哈希码。我们在WGAN-GP损失的基础上引入了新的基于长尾柯西分布的交叉熵损失和量化损失函数以优化汉明空间检索性能。实验结果表明,该深度对抗哈希方法能够通过编码鉴别器和柯西损失函数解决模式崩溃和图像模糊的问题,图像检索性能相比于其他方法有明显提高。 展开更多

关键词 覆冰图像 图像检索 哈希编码 生成对抗网络 长尾柯西分布

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基于卷积自编码和哈希算法的图像检索研究 被引量：2

10

作者 周纤 邱奕敏 吴振宇 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2020年第11期105-110,共6页

针对目前图像检索的精度和速度不高等问题,提出一种基于卷积自编码神经网络和哈希编码策略的图像检索方法。该方法使用在MNIST和Fashion-MNIST数据集上预训练的卷积自编码网络模型对实验图像数据集提取编码器特征来得到图像特征的深层... 针对目前图像检索的精度和速度不高等问题,提出一种基于卷积自编码神经网络和哈希编码策略的图像检索方法。该方法使用在MNIST和Fashion-MNIST数据集上预训练的卷积自编码网络模型对实验图像数据集提取编码器特征来得到图像特征的深层表示。所提取的特征具有自编码和卷积神经网络两者的优点。然后使用哈希策略将这些深层表示进行编码,从而获得图像的二进制码,通过计算汉明距离的相似度对图像进行检索。在2个大型数据集MNIST和Fashion-MNIST上进行大量实验,与现有技术相比,该算法具有更高的查准率、查全率和平均检索率。 展开更多

关键词 图像检索 卷积自编码神经网络 哈希编码 卷积神经网络 汉明距离

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基于图卷积的云制造服务编码算法

11

作者 朱海 谭文安 郭凯 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期43-50,M0005,共9页

随着云制造模式及相关技术的发展,越来越多的服务提供者在云平台上发布并提供云服务业务。客户如何在大量功能相似、服务质量相近的云制造服务中检索并选择合适的云服务,已成为云平台运行过程中的难题。将服务关系与服务特征相结合,将... 随着云制造模式及相关技术的发展,越来越多的服务提供者在云平台上发布并提供云服务业务。客户如何在大量功能相似、服务质量相近的云制造服务中检索并选择合适的云服务,已成为云平台运行过程中的难题。将服务关系与服务特征相结合,将制造过程中的协作关系引入服务哈希编码,对制造服务生成二进制编码,提出一种基于图卷积的云制造服务编码检索算法,通过采用汉明距离等方法度量服务间相似性,筛选服务候选集,提高算法效率。实验结果表明:该算法能够准确、有效地为服务平台上的客户提供良好的制造服务候选集。 展开更多

关键词 云制造 图卷积 服务检索 哈希编码 深度学习

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基于深度哈希算法的极光图像分类与检索方法 被引量：13

12

作者 陈昌红 彭腾飞 干宗良 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期3029-3036,共8页

面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出... 面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像分类与检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化(SPP)和幂均值变换(PMT)来提取图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对图像对之间的相似性进行度量;最后引入多任务学习机制,充分利用图像标签信息和图像对之间的相似度信息来设计损失函数,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性,有效提升了检索性能。在极光数据集和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,所提出方法检索性能优于其他现有检索方法,同时能够有效用于极光图像分类。 展开更多

关键词 极光图像 分类与检索 卷积神经网络 哈希编码 多尺度特征融合

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基于随机森林的哈希检索算法 被引量：6

13

作者 花强 郭欣欣 +1 位作者 张峰 董春茹 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第7期1174-1183,共10页

从海量数据中进行近似数据的检索是数据挖掘领域许多应用的关键。尤其近年来,数据的规模出现爆炸式增长,数据检索需面对海量数据和“维度灾难”的叠加考验,这使得传统最近邻算法效率降低,而近似最近邻算法发挥了越来越重要的作用。其中... 从海量数据中进行近似数据的检索是数据挖掘领域许多应用的关键。尤其近年来,数据的规模出现爆炸式增长,数据检索需面对海量数据和“维度灾难”的叠加考验,这使得传统最近邻算法效率降低,而近似最近邻算法发挥了越来越重要的作用。其中哈希算法以其在存储空间和计算时间上的优势受到了广泛关注。提出了一种基于随机森林的哈希算法。该算法通过构建随机森林,将原始空间的样本映射为海明空间的二进制哈希码,并在哈希空间上定义了顺序敏感的海明距离,以最大程度保持数据在原空间的近邻关系不变。由于随机森林中不同决策树所使用的特征空间和学习过程是独立的,可以以增量的方式灵活地确定哈希码的长度。此外基于随机森林的哈希编码算法天然适合并行部署,从而可以大大提高算法速度。最后,在MNIST和CIFAR-10数据集对所提算法进行了实验验证,结果表明了算法的有效性和出色性能。 展开更多

关键词 近似近邻检索(ANNS) 哈希编码 随机森林 顺序敏感的海明距离

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融合多尺度特征的深度哈希图像检索方法 被引量：6

14

作者 周书仁 谢盈 蔡碧野 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第12期1974-1986,共13页

近期,许多学者开始结合深度网络进行图像处理,与传统的基于人工抽取的特征相比,由深度卷积网络提取的特征更为准确,效果更好。因此,提出了一种结合卷积神经网络和哈希算法的深度网络架构,用于大规模图像检索。一方面,为了更好地保持哈... 近期,许多学者开始结合深度网络进行图像处理,与传统的基于人工抽取的特征相比,由深度卷积网络提取的特征更为准确,效果更好。因此,提出了一种结合卷积神经网络和哈希算法的深度网络架构,用于大规模图像检索。一方面,为了更好地保持哈希编码之间的语义相似性,引入了多任务学习机制,将图像分类信息和图像间的相似度信息同时用于模型的训练,并且根据信息熵理论,训练过程中使哈希编码尽可能地维持均匀分布以增加信息量;另一方面,提出了一种多尺度融合池化方法(multi-scale fusion pooling,MSFP),融合图像中多种尺度的区域信息,提升了检索性能,同时明显地减少了网络参数。在SVHN、CIFAR-10和NUSWIDE等数据集上的实验结果表明,提出的算法与现有的基准算法相比,检索效果具有明显改善。 展开更多

关键词 图像检索 卷积神经网络 池化 哈希编码

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基于对比学习的无监督三元哈希方法 被引量：3

15

作者 李玉强 陆子微 刘春 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1434-1440,共7页

为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比... 为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比损失的对比学习框架,在目标数据集上进行无监督的图像特征学习;接着,为了得到三元哈希编码,对学习到的图像特征使用平滑函数进行量化操作,解决离散函数量化后导致的零梯度问题;最后,应用改进后的对比损失,约束同属一张图像的增强视图的特征在哈希空间中尽可能地接近,从而使得三元哈希编码具有一定的辨识力,使其更好地应用于无监督图像检索任务。在CIFAR-10、NUS-WIDE、MSCOCO以及ImageNet100数据集上进行了大量对比实验,取得了较当前主流的无监督哈希方法更好的检索性能,从而验证了CUTHash方法的有效性。 展开更多

关键词 图像检索 无监督哈希 对比学习 三元哈希编码 哈希量化

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基于RGB特征的下一个最优视图导航技术

16

作者 周峥 戴亚桥 +2 位作者 易任娇 蓝龙 朱晨阳 《图学学报》 北大核心 2025年第3期551-557,共7页

神经辐射场(NeRF)在二维图像到三维场景重建领域展现出优异的性能,使用二维图像作为训练数据,能够重建出场景的三维结构,并能进行高质量的新视图渲染。尽管NeRF在三维场景重建领域是十分有效的,但也存在训练速度慢、推理时间长的问题,... 神经辐射场(NeRF)在二维图像到三维场景重建领域展现出优异的性能,使用二维图像作为训练数据,能够重建出场景的三维结构,并能进行高质量的新视图渲染。尽管NeRF在三维场景重建领域是十分有效的,但也存在训练速度慢、推理时间长的问题,并且样本质量与三维场景重建质量密切关联。为解决NeRF在低样本质量情况下的高质量三维重建问题,本文使用2组不同哈希编码的NeRF来学习同一个场景,评估候选视图信息增益之间的差距来引导视图采样。提出一种基于RGB特征的下一个最优视图(next best view)导航技术新框架,该框架在稀疏训练数据上具有很强的鲁棒性,能够通过RGB特征评估捕获高信息增益的下一个最优视图,并优化NeRF训练,可以用最少的额外视图来提高新视图合成质量。通过对NeRF训练流程的优化,网络收敛速度提升大约10倍,显存占用降低39.8%,大量实验验证了该模型的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 神经辐射场 哈希编码 稀疏重建 信息增益 主动学习

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基于Bag-of-words和Hash编码的近似重复图像检测算法

17

作者 王誉天 袁江涛 +1 位作者 秦海权 刘鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第3期667-669,共3页

针对近似重复图像检测的传统算法存在检测效率和准确率不够高的缺点,提出了基于Bag-of-words和哈希编码的近似重复图像检测算法。该算法首先利用Bag-of-words把一幅图像表示成一个500维的特征向量;然后,利用主成分分析(PCA)和尺度不变... 针对近似重复图像检测的传统算法存在检测效率和准确率不够高的缺点,提出了基于Bag-of-words和哈希编码的近似重复图像检测算法。该算法首先利用Bag-of-words把一幅图像表示成一个500维的特征向量;然后,利用主成分分析(PCA)和尺度不变特征转换(SIFT)进行特征降维,并利用Hash编码技术对特征进行编码;最后,利用动态距离度量技术实现近似重复图像的检测。实验结果表明,利用该算法进行近似重复图像检测是完全可行的,在准确度和查全率之间做到了较好的平衡,查准率可达90%～95%,查全率可达70%～80%。 展开更多

关键词 近似重复图像 BAG-OF-WORDS 主成分分析 哈希编码 动态距离度量

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基于深度特征融合的格子织物图像检索方法

18

作者 张晓婷 赵鹏宇 +1 位作者 潘如如 高卫东 《纺织学报》 北大核心 2025年第8期89-95,共7页

为充分表征格子织物图像局部和全局信息,提高其检索精度,提出了一种结合注意力机制和哈希编码的卷积神经网络(CNN)模型,对格子织物的图像进行表征与检索。通过以现有的CNN模型作为骨干网络,将注意力机制引入CNN分支来聚焦关键信息,提取... 为充分表征格子织物图像局部和全局信息,提高其检索精度,提出了一种结合注意力机制和哈希编码的卷积神经网络(CNN)模型,对格子织物的图像进行表征与检索。通过以现有的CNN模型作为骨干网络,将注意力机制引入CNN分支来聚焦关键信息,提取全局和局部深度特征,并采用正交融合模块进行全局和局部特征的融合。采用哈希编码层对融合特征进行压缩,并采用汉明距离对特征进行相似性度量,从而实现格子织物的图像检索,平衡检索精度和效率。为验证所提出的方法,从工厂收集了44000多个织物样本,以建立格子织物图像检索数据集作为实验验证依据。结果表明,前5幅图像的准确率和召回率分别为77.3%和55.2%,平均检索精度0.759。证明所提方法的可行性和有效性,对比实验验证了本文方法的优越性,可为织物设计和生产提供参考。 展开更多

关键词 深度特征 卷积神经网络 注意力机制 哈希编码 织物图像检索 格子织物图像 生产效率

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自适应高效深度跨模态增量哈希检索算法

19

作者 周坤 徐黎明 +1 位作者 郑伯川 谢亦才 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期85-93,共9页

针对现阶段深度跨模态哈希检索算法无法较好地检索训练数据类别以外的数据及松弛哈希码离散化约束造成的次优解等问题,提出自适应深度跨模态增量哈希检索算法,保持训练数据的哈希码不变,直接学习新类别数据的哈希码。同时,将哈希码映射... 针对现阶段深度跨模态哈希检索算法无法较好地检索训练数据类别以外的数据及松弛哈希码离散化约束造成的次优解等问题,提出自适应深度跨模态增量哈希检索算法,保持训练数据的哈希码不变,直接学习新类别数据的哈希码。同时,将哈希码映射到潜在子空间中保持多模态数据之间的相似性和非相似性,并提出离散约束保持的跨模态优化算法来求解最优哈希码。此外,针对目前深度哈希算法缺乏有效的复杂度评估方法,提出基于神经网络神经元更新操作的复杂度分析方法,比较深度哈希算法的复杂度。公共数据集上的实验结果显示,所提算法的训练时间低于对比算法,同时检索精度高于对比算法。 展开更多

关键词 增量学习 哈希编码 语义保持 潜在空间 跨模态检索

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融合单目先验信息的快速神经隐式表面重建算法

20

作者 吴锦湖 杨晓君 王靖 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1570-1575,共6页

近年来,神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的热门技术。然而,现有的方法存在一些缺点,主要表现在训练时间较长,其主要原因有两个:首先,相机与物体表面之间存在大量空旷区域,而这些区域的信息对最终的重建质量贡献较低;其次,每... 近年来,神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的热门技术。然而,现有的方法存在一些缺点,主要表现在训练时间较长,其主要原因有两个:首先,相机与物体表面之间存在大量空旷区域,而这些区域的信息对最终的重建质量贡献较低;其次,每个射线样本都需要通过庞大的多层感知器(MLP)进行查询,这导致训练时计算负担过重,影响效率。此外,在进行三维重建时,由于缺乏几何约束,导致重建结果不够理想。为了解决这些问题,提出了FM-NeuS算法:在射线行进时,使用跳过空区域和在遮挡区域终止射线的策略,以减少每条射线上采样点的数量,从而加速模型的训练;采用融合多分辨率哈希编码的轻量型MLP,加快采样点的查询效率,减少训练时间,并提升重建物体的表面细节;利用单目先验知识约束表面几何,以提高重建质量。大量的实验证明,该方法能够产生高质量的表面,并且其训练速度比NeuS快20倍。 展开更多

关键词 神经隐式表面重建 单目几何约束 多分辨率哈希编码 NeuS MLP

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