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基于深度特征的无监督图像检索研究综述

本站小编 Free考研考试/2022-01-01

张皓,吴建鑫
(计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京 210023) (wujx2001@nju.edu.cn)
出版日期: 2018-09-01


基金资助:国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(61422203) This work was supported by the National Natural Science Foundation of China for Excellent Young Scientists (61422203).

A Survey on Unsupervised Image Retrieval Using Deep Features

Zhang Hao,Wu Jianxin
(National Key Laboratory for Novel Software Technology (Nanjing University), Nanjing 210023)
Online: 2018-09-01







摘要/Abstract


摘要: 基于内容的图像检索(content-based image retrieval, CBIR)是一项极具挑战的计算机视觉任务.其目标是从数据库图像中找到和查询图像包含相同实例的图像.一个典型的图像检索流程包括2步:设法从图像中提取一个合适的图像的表示向量和对这些表示向量进行最近邻搜索以找到相似的图像.其中,决定图像检索算法性能的关键在于其提取的图像表示的好坏.图像检索中使用的图像表示经历了基于手工特征和基于深度特征两大时期,每个时期又有全局特征和局部特征2个阶段.由于手工特征的表示能力有限,近年来图像检索的研究主要集中在如何利用深度特征.将以提取图像表示的不同思路为线索,回顾无监督图像检索领域的发展历程,介绍该领域的一些代表性算法,并比较这些算法在常用数据集上的性能表现,最后探讨未来的研究方向.






[1]吴宗友, 白昆龙, 杨林蕊, 王仪琦, 田英杰. 电子病历文本挖掘研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 513-527.
[2]廖海斌, 徐斌. 基于性别和年龄因子分析的鲁棒性人脸表情识别[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 528-538.
[3]付章杰, 李恩露, 程旭, 黄永峰, 胡雨婷. 基于深度学习的图像隐写研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(3): 548-568.
[4]古天龙, 冯旋, 李龙, 包旭光, 李云辉. 基于社会新闻数据集的伦理行为判别方法[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 253-263.
[5]陈晋音, 陈奕芃, 陈一鸣, 郑海斌, 纪守领, 时杰, 程瑶. 面向深度学习的公平性研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(2): 264-280.
[6]李金鹏, 张闯, 陈小军, 胡玥, 廖鹏程. 自动文本摘要研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 1-21.
[7]孟子尧, 谷雪, 梁艳春, 许东, 吴春国. 深度神经架构搜索综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 22-33.
[8]朱泓睿, 元国军, 姚成吉, 谭光明, 王展, 户忠哲, 张晓扬, 安学军. 分布式深度学习训练网络综述[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(1): 98-115.
[9]刘艳芳, 李文斌, 高阳. 基于自适应邻域嵌入的无监督特征选择算法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1639-1649.
[10]林培光, 周佳倩, 温玉莲. SCONV:一种基于情感分析的金融市场趋势预测方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(8): 1769-1778.
[11]李若南, 李金宝. 一种无源被动室内区域定位方法的研究[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1381-1392.
[12]李冬梅, 张扬, 李东远, 林丹琼. 实体关系抽取方法研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1424-1448.
[13]邢新颖, 冀俊忠, 姚垚. 基于自适应多任务卷积神经网络的脑网络分类方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1449-1459.
[14]胡超文, 邬昌兴, 杨亚连. 基于扩展的S-LSTM的文本蕴含识别[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1481-1489.
[15]于海涛, 杨小汕, 徐常胜. 基于多模态输入的对抗式视频生成方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1522-1530.





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