标题:基于迁移学习的图像检索算法
作者:李晓雨; 聂秀山; 崔超然; 蹇木伟; 尹义龙
作者机构:[李晓雨]山东财经大学计算机科学与技术学院, 济南, 山东 250014, 中国;[聂秀山]山东财经大学计算机科学与技术学院, 济南, 山东 250014, 中国;[崔超然]山东财经大 更多
来源:计算机科学
出版年:2019
卷:46
期:1
页码:73-77
关键词:图像检索; 跨模态; 迁移学习; 特征提取
摘要:近年来,随着互联网的发展和智能设备的普及,网络上存储的图片数量呈现爆发式增长,同时,不同类型的社交网络、媒体的用户数量也连续增长。在这种情况下,; 网络上的多媒体数据类型也发生了变革,在包含其本身携带的视觉信息的同时,也包含用户为其设定的标签信息、文本信息。在这种多模态信息杂糅的环境下,如何; 向用户提供快速准确的图像检索结果,是多媒体检索领域的一个新挑战。文中提出了一种基于迁移学习的图像检索算法,在对图像的视觉信息进行学习的同时,也对; 图像的文本信息进行学习,并将学习到的结果迁移到视觉信息领域,进行跨模态信息融合,进而产生包含跨模态信息的图像特征。经实验证明,所提算法能够实现更; 优的图像检索结果。
收录类别:CSCD
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=JSJA201901012&DbName=CJFQ2019
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