[发明专利]一种基于掩膜的累加显著特征的无监督图像检索系统

权利要求书

1.一种基于掩膜的累加显著特征的无监督图像检索系统，其特征在于，所述图像检索系统包含以下结构和步骤：

(1)显著特征的抽取与累加：抽取图像输入预训练的VGG网络的特征图，生成掩膜图。采用掩膜图对特征图的各通道处理以抽取显著特征，随后累加各通道显著特征得到求和向量。

(2)代表性通道的选取与聚合：对于步骤(1)的求和向量，排序后取最大的前N个通道，对所选通道进行加权聚合等操作后得到图像的最终表示向量。

(3)最近邻搜索：使用余弦相似度对数据库所有图像的表示向量和待检索图像最终表示向量进行最近邻搜索，得到最为相似的图像检索结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：

(1.1)对于包含T张图像的数据集D，输入即是D中的各图像；

(1.2)输入通过CNN，从第5个池化层抽取特征图；

(1.3)保留特征图每个通道最大激活值的位置生成最大掩膜，保留在更多通道中被激活的特征的位置生成求和掩膜；

(1.4)对最大掩膜和求和掩膜中的保留与未保留的位置分别设定取值，得到掩膜图，使用掩膜图抽取特征图中各通道的显著特征；

(1.5)对经过掩膜处理后的特征图各通道的显著特征分别进行累加，得到以通道数目为维度的求和向量。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：

(2.1)对于步骤(1)得到的求和向量，进行降序排序取最大的前N个通道；

(2.2)对于数据库中各图像，将各自特征图对应的N个通道拼接后进行加权聚合；

(2.3)对于加权聚合得到的向量，进行L2正则化、PCA降维和白化，得到图像固定维度的最终表示向量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括：

(3.1)经过步骤(2)得到数据库所有图像的表示向量；

(3.2)对于待检索图像，选取同样的N个通道以得到最终表示向量；

(3.3)计算待检索图像表示向量和数据库图像表示向量的余弦相似度，进行待检索图像的最近邻搜索，选取相似度最高的图像作为检索结果。