本文關(guān)鍵詞：全局及其個(gè)性化區(qū)域特征的圖像檢索

  更多相關(guān)文章： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) HOG特征 圖像檢索 智能交通系統(tǒng)

【摘要】：交通領(lǐng)域個(gè)性化圖像檢索的關(guān)鍵是根據(jù)業(yè)務(wù)需求通過(guò)重點(diǎn)監(jiān)控車輛的個(gè)性化特征在海量數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行匹配,其目的是捕獲與重點(diǎn)監(jiān)控車輛相關(guān)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(nèi)容的圖像檢索方法和基于語(yǔ)義的圖像檢索。針對(duì)交通領(lǐng)域的圖像檢索需求,提出了一種基于全局以及個(gè)性化感興趣區(qū)域特征的圖像檢索算法。通過(guò)使用交通圖像庫(kù)進(jìn)行檢索驗(yàn)證,對(duì)個(gè)性化特征進(jìn)行精準(zhǔn)濾除,從而得到準(zhǔn)確的檢索結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,此種基于全局特征結(jié)合個(gè)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(duì)個(gè)性化局部特征描述能力低、檢索耗時(shí)等問(wèn)題,并通過(guò)個(gè)性化局部特征提高了檢索效果,使得檢索率、平均準(zhǔn)確率都達(dá)到90%,呈現(xiàn)出較好的檢索效果,計(jì)算速度快,具有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)用性。
【作者單位】： 公安部第三研究所;
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) HOG特征 圖像檢索 智能交通系統(tǒng)
【基金】：公安部技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015JSYJB26),公安部技術(shù)研究計(jì)劃競(jìng)爭(zhēng)性遴選項(xiàng)目(2014QZX005) 江蘇省科技支撐計(jì)劃(BE2014646) 蘇州市科技支撐計(jì)劃(SS201413)資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 本文受公安部技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015JSYJB26),公安部技術(shù)研究計(jì)劃競(jìng)爭(zhēng)性遴選項(xiàng)目(2014QZX005),江蘇省科技支撐計(jì)劃(BE2014646),蘇州市科技支撐計(jì)劃(SS201413)資助。1引言近年來(lái),隨著各地智能交通事業(yè)的不斷擴(kuò)大,治安卡口、及準(zhǔn)卡口爆炸式增長(zhǎng)的圖像數(shù)據(jù)給交通治安帶來(lái)了豐富便

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