Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索 | |
| 李宗民1; 刘秀秀1; 刘玉杰1; 李华2 | |
| 2019 | |
| 发表期刊 | 中国图象图形学报
 |
| ISSN | 1006-8961 |
| 卷号 | 24.0期号:006页码:946 |
| 摘要 | 目的传统的手绘图像检索方法主要集中在检索相同类别的图像,忽略了手绘图像的细粒度特征。对此,提出了一种新的结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法,既注重通过深度跨域实现整体匹配,也实现细粒度细节匹配。方法首先构建多通道混合卷积神经网络,对手绘图像和自然图像分别进行不同的处理;其次通过在网络中加入注意力模型来获取细粒度特征;最后将粗细特征融合,进行相似性度量,得到检索结果。结果在不同的数据库上进行实验,与传统的尺度不变特征(SIFT)、方向梯度直方图(HOG)和深度手绘模型Deep Sa N(sketch-a-net)、Deep 3DS(sketch)、Deep TSN(triplet sketch net)等5种基准方法进行比较,选取了Top-1和Top-10,在鞋子数据集上,本文方法 Top-1正确率提升了12%,在椅子数据集上,本文方法 Top-1正确率提升了11%,Top-10提升了3%,与传统的手绘检索方法相比,本文方法得到了更高的准确率。在实验中,本文方法通过手绘图像能在第1幅检索出绝大多数的目标图像,达到了实例级别手绘检索的目的。结论提出了一种新的手绘图像检索方法,为手绘图像和自然图像的跨域检索提供了一种新思路,进行实例级别的手绘检索,与原有的方法相比,检索精度得到明显提升,证明了本文方法的可行性。 |
| 关键词 | 手绘图像检索 卷积神经网络 注意力模型 细粒度特征 特征融合 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/34716 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国石油大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李宗民,刘秀秀,刘玉杰,等. 结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索[J]. 中国图象图形学报,2019,24.0(006):946. |
| APA | 李宗民,刘秀秀,刘玉杰,&李华.(2019).结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索.中国图象图形学报,24.0(006),946. |
| MLA | 李宗民,et al."结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索".中国图象图形学报 24.0.006(2019):946. |
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