一种基于深度学习的多视图外观专利图像检索方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习的多视图外观专利图像检索方法，该方法包括：外观专利图像预处理，将外观专利图像从维度和尺度方面进行归一化处理，以及对多视图图像按照视图进行区分；构造多视图深度卷积神经网络，构建多路视图并行处理的卷积神经网络，并按照视图的空间位置关系进行特征融合后采用全连接的卷积网络；在网络训练时对预训练的网络参数进行优化调整；在训练完成之后，对图像库中进行图像分类和特征进行提取，并将图像特征存储到对应的类别中；在图像检索时，按照先类别后特征反馈相似图像及相似度。本发明的多视图深度卷积神经网络融合了视图之间的相关性，提高了检索准确性。