公开(公告)号：CN111737512B

公开(公告)日：2021-11-12

申请号：CN202010498104.5

申请日：2020-06-04

Applicant: 东华大学

Inventor： 赵鸣博 ,  沙晟涛

IPC: G06F16/583 ,  G06K9/62 ,  G06F16/55 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征区域融合的丝绸文物图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：采用深度学习全局特征提取方式对丝绸文物图像进行分类学习；采用神经网络可视化的方式对某一类别的丝绸文物图像对应的激活区域进行选择，进而实现检索目标定位；通过区域特征融合的方式，将涉及到目标区域的特征进行融合作为该目标的局部描述符；选择与用户请求图片的特征距离最近的那一类丝绸文物图像进行检索。本发明针对丝绸文物图像检索目标通常只占很小一部分的特点，通过融合深度特征提取与候选检索区域的方式，可以对检索目标进行精确定位和细粒度特征提取，从而提升丝绸文物图像检索性能，实现丝绸文物图像的小目标检索。

公开(公告)号：CN111737512A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010498104.5

申请日：2020-06-04

Applicant: 东华大学

Inventor： 赵鸣博 ,  沙晟涛

IPC: G06F16/583 ,  G06K9/62 ,  G06F16/55 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征区域融合的丝绸文物图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：采用深度学习全局特征提取方式对丝绸文物图像进行分类学习；采用神经网络可视化的方式对某一类别的丝绸文物图像对应的激活区域进行选择，进而实现检索目标定位；通过区域特征融合的方式，将涉及到目标区域的特征进行融合作为该目标的局部描述符；选择与用户请求图片的特征距离最近的那一类丝绸文物图像进行检索。本发明针对丝绸文物图像检索目标通常只占很小一部分的特点，通过融合深度特征提取与候选检索区域的方式，可以对检索目标进行精确定位和细粒度特征提取，从而提升丝绸文物图像检索性能，实现丝绸文物图像的小目标检索。