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一种基于深度度量学习下相似性保持的图像检索方法[发明专利]

来源：好走旅游网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于深度度量学习下相似性保持的图像检索方

法

专利类型：发明专利

发明人：赵宏伟,袁琳,赵浩宇,范丽丽,李蛟,张媛,刘萍萍,胡黄

水

申请号：CN2019110274.1申请日：20191108公开号：CN1108515A公开日：20200228

摘要：本发明公开了一种基于深度度量学习下相似性保持的图像检索方法，所述方法通过对具有代表性信息的样本对进行选择以及学习相似样本与查询图片的距离来保持内部的相似性结构，并根据正负样本对周围样本的分布情况设置不同的权重进行学习以保持其相似结构的一致性，从而更准确地提取图像特征。本发明将结构保持和正负样本挖掘理论引入到图像检索中，根据正样本与查询图片的欧式距离以及负样本周围样本的分布情况调整网络参数，能够更全面的学习图像特征从而进行更准确的检索。本发明充分考虑了正样本和负样本的分布情况对实验的影响，可以根据模型的训练效果对正样本和负样本的数量及选择进行调整。

申请人：吉林大学

地址：130012 吉林春市朝阳区前进大街2699号

国籍：CN

代理机构：哈尔滨龙科专利代理有限公司

代理人：

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