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基于双线性模型的图像检索技术
被引量：
3
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作者
曾凡锋
胡胜达
付国涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3225-3229,共5页
为尽可能保留图像的有效信息,解决在传统的基于深度哈希的图像检索方法中,单一的信息流网络结构设计可能引发的部分图像信息缺失的问题,提出一种采用双线性模型网络结构的图像检索方法。两条并行的信息流能够充分对图像信息进行筛选并...
为尽可能保留图像的有效信息,解决在传统的基于深度哈希的图像检索方法中,单一的信息流网络结构设计可能引发的部分图像信息缺失的问题,提出一种采用双线性模型网络结构的图像检索方法。两条并行的信息流能够充分对图像信息进行筛选并保留图像的有效信息,在后续的卷积过程中这些有效的图像信息可以得到充分融合,实现改善图像检索效果的目的。CIFAR-10和MNIST数据集上的实验结果表明,该方法相较现有基于深度哈希的图像检索方法有更好的图像检索效果。
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关键词
图像检索
深度哈希
双线性模型
卷积神经网络
深度学习
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题名
基于双线性模型的图像检索技术
被引量：
3
1
作者
曾凡锋
胡胜达
付国涛
机构
北方工业大学计算机学院
黄工机械集团有限公司技术研发中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3225-3229,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61371142)
北京市教委科技创新服务能力建设基金项目(PXM2017-014212-000002)
文摘
为尽可能保留图像的有效信息,解决在传统的基于深度哈希的图像检索方法中,单一的信息流网络结构设计可能引发的部分图像信息缺失的问题,提出一种采用双线性模型网络结构的图像检索方法。两条并行的信息流能够充分对图像信息进行筛选并保留图像的有效信息,在后续的卷积过程中这些有效的图像信息可以得到充分融合,实现改善图像检索效果的目的。CIFAR-10和MNIST数据集上的实验结果表明,该方法相较现有基于深度哈希的图像检索方法有更好的图像检索效果。
关键词
图像检索
深度哈希
双线性模型
卷积神经网络
深度学习
Keywords
image retrieval
deep hash
bilinear model
convolutional neural network
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双线性模型的图像检索技术
曾凡锋
胡胜达
付国涛
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
3
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