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细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法

     

摘要

民族服饰图像具有不同民族风格的服装款式、配饰和图案,导致民族服饰图像细粒度检索准确率较低.因此,文中提出细粒度民族服饰图像检索的全局-局部特征提取方法.首先,基于自定义的民族服饰语义标注,对输入图像进行区域检测,分别获得前景、款式、图案和配饰图像.然后在全卷积网络结构的基础上构建多分支的全局-局部特征提取模型,对不同区域的服饰图像进行特征提取,分别获得全局、款式、图案和配饰的卷积特征.最后,先对全局特征进行相似性度量,得到初步检索结果,再使用Top-50检索结果的局部特征与查询图像的局部特征进行重排序,优化排序并输出最终的检索结果.在构建的民族服饰图像数据集上的实验表明,文中方法有效提高民族服饰图像检索的准确率.

著录项

  • 来源
    《模式识别与人工智能》|2021年第5期|463-472|共10页
  • 作者单位

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;

    昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500;

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;

    昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500;

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;

    昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500;

    昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500;

    昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室 昆明650500;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    细粒度图像检索; 民族服饰图像; 全局特征; 局部特征; 重排序;

  • 入库时间 2023-07-25 19:46:31

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