發(fā)布時間：2021-12-28 20:26

　　近年來,圖像檢索技術(shù)、行人重識別技術(shù)、人臉識別技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用于日常生活中。這些技術(shù)有一個共同的技術(shù)基礎(chǔ)就是圖像匹配,即對兩張圖片的相似程度做出判斷。而基于圖像塊的圖像匹配,其匹配的目標(biāo)則是從原始圖片中提取出的局部區(qū)域。在許多應(yīng)用場合,準(zhǔn)確地判斷兩個圖像塊的相似程度是非常關(guān)鍵的,例如目標(biāo)識別、精細化的分類、圖像拼接、三維重建等,都需要對圖像塊進行匹配。本文立足于研究基于深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像塊匹配問題,比較和分析了多種常見的圖像塊匹配算法。通過對人類匹配過程的觀察,可以看出與人類在圖像上固有的匹配過程相比,原有的圖像匹配算法均可以看作是“一次性”的比較,無法充分評估待匹配圖片特征之間的相似程度�；诖�,本文提出了模擬人類匹配過程的新的圖像塊匹配算法。本文首先提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像塊匹配方法。與一般的匹配方法相同,首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對待匹配的兩個圖像塊進行特征提取。不同的是之后將提取出的兩個圖像塊的特征以循環(huán)遞歸的方式作為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,最后利用多個分類器輸出的相似性分?jǐn)?shù)的均值來衡量兩張圖片的相似度。實驗證明,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配方法能夠有效模... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

多模塊共同學(xué)習(xí)描述子[29]

圖 1-2 Siamese 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[27]Fig.1-2 Siamese Architecture[27]e 結(jié)構(gòu)[32]已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在了計算機視覺的很多方向，包括行跟蹤[34]。[27]中作者提出了利用 Siamese 結(jié)構(gòu)來解決圖像匹配的即找到一個函數(shù)，能夠?qū)⑤斎氲膱D像映射到一個目標(biāo)空間，在

深度排序網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)


本文編號：3554673