發(fā)布時間：2017-10-25 15:10

  本文關鍵詞：全局及其個性化區(qū)域特征的圖像檢索

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【摘要】：交通領域個性化圖像檢索的關鍵是根據業(yè)務需求通過重點監(jiān)控車輛的個性化特征在海量數(shù)據庫中進行匹配,其目的是捕獲與重點監(jiān)控車輛相關的卡口信息。目前的圖像檢索算法包括基于文本的圖像檢索、基于內容的圖像檢索方法和基于語義的圖像檢索。針對交通領域的圖像檢索需求,提出了一種基于全局以及個性化感興趣區(qū)域特征的圖像檢索算法。通過使用交通圖像庫進行檢索驗證,對個性化特征進行精準濾除,從而得到準確的檢索結果。實驗表明,此種基于全局特征結合個性化感興趣區(qū)域特征的圖像檢索算法解決了CNN高層特征對個性化局部特征描述能力低、檢索耗時等問題,并通過個性化局部特征提高了檢索效果,使得檢索率、平均準確率都達到90%,呈現(xiàn)出較好的檢索效果,計算速度快,具有較強的魯棒性和實用性。
【作者單位】： 公安部第三研究所;
【關鍵詞】： 卷積神經網絡 HOG特征 圖像檢索 智能交通系統(tǒng)
【基金】：公安部技術研究計劃項目(2015JSYJB26),公安部技術研究計劃競爭性遴選項目(2014QZX005) 江蘇省科技支撐計劃(BE2014646) 蘇州市科技支撐計劃(SS201413)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 本文受公安部技術研究計劃項目(2015JSYJB26),公安部技術研究計劃競爭性遴選項目(2014QZX005),江蘇省科技支撐計劃(BE2014646),蘇州市科技支撐計劃(SS201413)資助。1引言近年來,隨著各地智能交通事業(yè)的不斷擴大,治安卡口、及準卡口爆炸式增長的圖像數(shù)據給交通治安帶來了豐富便

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