[发明专利]一种基于层次注意力模型的图像检索方法有效
| 申请号： | 201810134366.6 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108460114B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 余春艳;徐小丹;杨素琼;陈立;王秀 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于层次注意力模型的图像检索方法。包括S1.建立层次注意力模型以得出图像的显著性目标及其对应的显著值，并按其显著性值排序；S2.利用层次注意力模型将数据库图像分成背景与显著性目标区域，并对每个显著性目标区域提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S3.对待搜寻图像的各个显著性目标提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S4.将待搜寻图像的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，对各个显著性目标的相似度进行加权排序得到基于显著性目标的检索结果。本发明将图像显著性加入到图像检索中，并按显著性目标的重要程度进行检索与加权，从而能够将检索结果按重要度分级，使得检索结果可以区分主次。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 注意力 模型 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于层次注意力模型的图像检索方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：建立层次注意力模型以得出图像的显著性目标及其对应的显著值，并按其显著性值排序；步骤S2：利用层次注意力模型将数据库图像分成背景与显著性目标区域，并对每个显著性目标区域提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；步骤S3：对待搜寻图像的各个显著性目标提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征，将待搜寻图像的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，对各个显著性目标的相似度进行加权排序得到基于显著性目标的检索结果。
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