公开(公告)号：CN112163114B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202010947296.3

申请日：2020-09-10

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 于俊清 ,  吴泽斌 ,  何云峰

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06F16/538 ,  G06V10/28 ,  G06V10/46 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的图像检索方法，属于图像检索领域，包括：训练特征提取网络；提取训练图像集中各图像的多层语义浮点描述符，并进行哈希学习生成旋转矩阵R；提取图像库中各图像的多层语义浮点描述符，利用R进行旋转之后进行二值化；利用分类网络对图像库中各图像进行分类；对应存储各图像的二值描述符和类概率向量；提取多层语义浮点描述符包括：提取图像的高层语义特征和底层图像特征，并进行融合；高层语义特征包括全局描述符，其提取方式为：将图像缩放至多个不同尺度，利用特征提取网络提取特征并融合；底层图像特征包括SIFT描述符，其提取方式为：提取图像的多个SIFT特征并聚合为VALD。本发明能够构建区分力强且占空间小的描述符。

公开(公告)号：CN112163114A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202010947296.3

申请日：2020-09-10

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 于俊清 ,  吴泽斌 ,  何云峰

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06F16/538 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的图像检索方法，属于图像检索领域，包括：训练特征提取网络；提取训练图像集中各图像的多层语义浮点描述符，并进行哈希学习生成旋转矩阵R；提取图像库中各图像的多层语义浮点描述符，利用R进行旋转之后进行二值化；利用分类网络对图像库中各图像进行分类；对应存储各图像的二值描述符和类概率向量；提取多层语义浮点描述符包括：提取图像的高层语义特征和底层图像特征，并进行融合；高层语义特征包括全局描述符，其提取方式为：将图像缩放至多个不同尺度，利用特征提取网络提取特征并融合；底层图像特征包括SIFT描述符，其提取方式为：提取图像的多个SIFT特征并聚合为VALD。本发明能够构建区分力强且占空间小的描述符。