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深度特征的实例图像检索算法综述
被引量:
1
1
作者
季长清
王兵兵
+1 位作者
秦静
汪祖民
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第7期1565-1575,共11页
基于内容的图像检索算法(CBIR)目标是在数量庞大的图像数据库中通过分析视觉内容,找出与查询图像在语义上匹配或相近的图像。其中通过特征提取获得具有判别性的图像表示对检索结果至关重要。随着深度学习的不断发展,图像检索中使用的图...
基于内容的图像检索算法(CBIR)目标是在数量庞大的图像数据库中通过分析视觉内容,找出与查询图像在语义上匹配或相近的图像。其中通过特征提取获得具有判别性的图像表示对检索结果至关重要。随着深度学习的不断发展,图像检索中使用的图像特征表示方法也逐渐由原来的基于手工特征的方法转变为基于深度特征的方法。通过从特征提取的不同方法角度出发,回顾并追踪了最近基于深度特征的图像检索算法。对基于深度特征的图像检索算法分为基于深度全局特征与基于深度局部特征的图像检索算法两方面进行综述,其中在基于深度局部特征算法中重点关注了深度卷积特征聚合技术。并对现在广泛应用的深度全局与局部特征融合的图像检索方法进行归纳。探讨了深度特征的实例图像检索技术在遥感图像检索、电子商务产品检索和医疗图像检索领域中的实际应用,并比较这些特征提取算法在图像检索精度方面的表现。最后展望了深度特征提取技术在实例图像检索领域的未来研究趋势。
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关键词
实例图像检索
深度
学习
深度
全局
特征
深度局部特征
下载PDF
职称材料
一种热红外与可见光影像深度特征匹配方法
2
作者
崔志祥
蓝朝桢
+2 位作者
张永显
侯慧太
秦剑琪
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期316-324,共9页
针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后...
针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后,联合残差网络和注意力机制模型,从数据集中学习深度不变特征;最后,经过对不变特征的匹配、提纯等处理,获得像对的正确匹配点。试验测试了该方法的性能,并与KAZE、特征检测描述网络和深度局部特征模型进行了对比。结果表明,提出的方法对灰度、纹理、重叠率以及几何变化具有较强的适应性,且匹配效率较高,可为无人机视觉导航提供支撑。
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关键词
异源地标数据集
深度局部特征
匹配
热红外
可见光
原文传递
三维人体重建中的服装视觉信息表示
3
作者
普骏程
刘骊
+2 位作者
付晓东
刘利军
黄青松
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期352-363,共12页
针对三维人体重建中服装视觉信息表示模糊的问题,提出一种多阶段优化的三维人体重建方法.首先对输入的人体图像进行预处理,分别提取其语义特征、明暗特征和高频特征;然后基于局部深度特征构建有向距离场,隐式表征三维人体的几何形状;再...
针对三维人体重建中服装视觉信息表示模糊的问题,提出一种多阶段优化的三维人体重建方法.首先对输入的人体图像进行预处理,分别提取其语义特征、明暗特征和高频特征;然后基于局部深度特征构建有向距离场,隐式表征三维人体的几何形状;再构建着装层次表示模块,通过定义着装层次损失函数感知服装语义上下文信息,并优化有向距离场,生成粗糙的三维人体模型;最后结合明暗特征和高频特征捕获服装褶皱细节,并在UV空间内定位褶皱位置,优化生成精细的三维人体模型.在BUFF数据集上的实验结果表明,所提方法的法线L2误差和倒角距离误差分别为0.13和1.30,较已有方法降低了13%和2%,能够提高三维人体重建的精度,生成具有服装款式、着装层次和褶皱细节的三维人体模型.
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关键词
三维人体重建
服装视觉信息表示
局部
深度
特征
有向距离场
上下文信息
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职称材料
题名
深度特征的实例图像检索算法综述
被引量:
1
1
作者
季长清
王兵兵
秦静
汪祖民
机构
大连大学物理科学与技术学院
大连大学信息工程学院
大连大学软件学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第7期1565-1575,共11页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(62002038)。
文摘
基于内容的图像检索算法(CBIR)目标是在数量庞大的图像数据库中通过分析视觉内容,找出与查询图像在语义上匹配或相近的图像。其中通过特征提取获得具有判别性的图像表示对检索结果至关重要。随着深度学习的不断发展,图像检索中使用的图像特征表示方法也逐渐由原来的基于手工特征的方法转变为基于深度特征的方法。通过从特征提取的不同方法角度出发,回顾并追踪了最近基于深度特征的图像检索算法。对基于深度特征的图像检索算法分为基于深度全局特征与基于深度局部特征的图像检索算法两方面进行综述,其中在基于深度局部特征算法中重点关注了深度卷积特征聚合技术。并对现在广泛应用的深度全局与局部特征融合的图像检索方法进行归纳。探讨了深度特征的实例图像检索技术在遥感图像检索、电子商务产品检索和医疗图像检索领域中的实际应用,并比较这些特征提取算法在图像检索精度方面的表现。最后展望了深度特征提取技术在实例图像检索领域的未来研究趋势。
关键词
实例图像检索
深度
学习
深度
全局
特征
深度局部特征
Keywords
instance level image retrieval
deep learning
depth global feature
depth local feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种热红外与可见光影像深度特征匹配方法
2
作者
崔志祥
蓝朝桢
张永显
侯慧太
秦剑琪
机构
[
信息工程大学地理空间信息学院
[
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期316-324,共9页
基金
中原科技创新领军人才计划(194200510023)。
文摘
针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后,联合残差网络和注意力机制模型,从数据集中学习深度不变特征;最后,经过对不变特征的匹配、提纯等处理,获得像对的正确匹配点。试验测试了该方法的性能,并与KAZE、特征检测描述网络和深度局部特征模型进行了对比。结果表明,提出的方法对灰度、纹理、重叠率以及几何变化具有较强的适应性,且匹配效率较高,可为无人机视觉导航提供支撑。
关键词
异源地标数据集
深度局部特征
匹配
热红外
可见光
Keywords
heterogeneous landmark dataset
deep local feature
match
thermal infrared
visible
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
三维人体重建中的服装视觉信息表示
3
作者
普骏程
刘骊
付晓东
刘利军
黄青松
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省计算机技术应用重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期352-363,共12页
基金
国家自然科学基金(61862036,61962030,81860318)
云南省中青年学术和技术带头人后备人才培养计划(201905C160046)。
文摘
针对三维人体重建中服装视觉信息表示模糊的问题,提出一种多阶段优化的三维人体重建方法.首先对输入的人体图像进行预处理,分别提取其语义特征、明暗特征和高频特征;然后基于局部深度特征构建有向距离场,隐式表征三维人体的几何形状;再构建着装层次表示模块,通过定义着装层次损失函数感知服装语义上下文信息,并优化有向距离场,生成粗糙的三维人体模型;最后结合明暗特征和高频特征捕获服装褶皱细节,并在UV空间内定位褶皱位置,优化生成精细的三维人体模型.在BUFF数据集上的实验结果表明,所提方法的法线L2误差和倒角距离误差分别为0.13和1.30,较已有方法降低了13%和2%,能够提高三维人体重建的精度,生成具有服装款式、着装层次和褶皱细节的三维人体模型.
关键词
三维人体重建
服装视觉信息表示
局部
深度
特征
有向距离场
上下文信息
Keywords
three-dimensional human reconstruction
clothing visual representation
local depth feature
signed distance field
context information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度特征的实例图像检索算法综述
季长清
王兵兵
秦静
汪祖民
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
一种热红外与可见光影像深度特征匹配方法
崔志祥
蓝朝桢
张永显
侯慧太
秦剑琪
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
原文传递
3
三维人体重建中的服装视觉信息表示
普骏程
刘骊
付晓东
刘利军
黄青松
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
已选择
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