基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配算法
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基于內容的圖像檢索一直面臨“語義鴻溝”的難題，特征選擇對語義學習結果有著直接的影響；而傳統(tǒng)距離度量方法往往從單一角度進行相似性計算，不能很好地表示出圖像之間的相似度。為了解決以上問題，提出基于深度特征分析的雙線性圖像相似度匹配的方法。首先，將圖像數據集在卷積神經網絡模型上進行微調訓練，然后利用訓練好的卷積神經網絡對圖像進行特征提取，獲得全連接層輸出的特征之后，通過雙線性相似性度量方法得到圖像間相似度的大小，通過對相似度的大小排序，返回最相似的圖像實例。在Caltechl01和Caltech256數據集上的對比實驗顯示，所提算法的平均查準率、TopK查準率和查全率均優(yōu)于對比算法，驗證了所提算法的有效性。
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