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基于深度学习的手绘草图图像检索方法

摘要

本发明属于多媒体信息检索技术领域,具体为基于深度学习的手绘草图图像检索方法。本发明利用边缘轮廓检测技术和非极大值抑制技术实现彩色图像到类草图图像的转换,然后利用深度学习技术来构造查询草图和类草图的深度特征区分性特征表示,这种深度特征融合了图像的高层语义特征和底层视觉特征;这种深度特征在草图检索中表现得更有区分性。通过深度挖掘初次检索结果的视觉信息,抑制检索结果排序靠前的不相关图像,返回更相关的结果给用户。本方法准确性高,适应性强。对于在大规模图像数据基础上,考虑草图的语义信息而进行高效的图像检索具有重要意义,能够减小手绘草图的模糊性的影响,提高检索相关性,增强用户体验,在多媒体图像检索领域具有广泛的应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN106126581B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN201610442187.X

  • 发明设计人 张玥杰;黄飞;金城;张涛;

    申请日2016-06-20

  • 分类号G06F16/583(20190101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构31200 上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞;陆尤

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2022-08-23 10:35:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-05

    授权

    授权

  • 2017-04-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160620

    实质审查的生效

  • 2017-04-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/30 申请日:20160620

    实质审查的生效

  • 2016-11-16

    公开

    公开

  • 2016-11-16

    公开

    公开

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