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公开(公告)号：CN108920727A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810878981.8
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 视觉检索中的紧凑视觉描述子深度神经网络生成模型，涉及图像检索。构建Fisher layer网络；构建分组和二分类模块；基于极大边界条件的损失函数的训练；对于图像库图像和查询图像，首先抽取图像的局部特征，然后用训练好的网络结构对图像的局部特征进行聚合和二值嵌入获得图像的二值编码，根据查询图像的二值编码在图像库中匹配返回相似度高的图像作为粗匹配出候选集，再对候选集使用局部特征进行几何一致性检验进行精确匹配并返回最终查询结果。使用灵活的Fisher网络聚合图像的局部特征生成更高效的全局特征Fisher向量；同时用分组与二分类模块对Fisher向量进行二值编码，得到紧凑的全局二值特征。
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