混合任务调度方法研究及其应用 被引量：2

1

作者 杜姗姗 冯瑞 《微型电脑应用》 2015年第1期14-16,21,共4页

面向异构多核系统的任务调度问题一直是业内的研究热点,提出了一种动态任务调度与静态任务调度相结合的混合任务调度方法,结合视频大数据的实际应用特点,提出软实时任务的降级分配策略,并将提出的混合任务调度方法应用到校园车辆行踪管... 面向异构多核系统的任务调度问题一直是业内的研究热点,提出了一种动态任务调度与静态任务调度相结合的混合任务调度方法,结合视频大数据的实际应用特点,提出软实时任务的降级分配策略,并将提出的混合任务调度方法应用到校园车辆行踪管控系统中,实现了校内车辆的身份识别与行踪轨迹重构,并在交互系统中实时展现,同时,持用户统计查询等相关管理操作,经过实际部署与长时间运行,系统运行稳定,对校园内机动车实现了有效管控,满足了校内车辆管理的实际应用需求。 展开更多

关键词 视频大数据 任务调度 分布式系统 视频监控 车辆行踪

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基于局部行颜色自相似性特征的行人检测方法 被引量：1

2

作者 翟芬 蔡烜 +1 位作者 李一蒙 冯瑞 《微型电脑应用》 2015年第4期4-7,共4页

针对计算机视觉领域的行人检测问题,提出一种基于局部行颜色自相似性特征,该特征可表征为在HSV空间,图像水平方向非重叠对称块颜色直方图的距离信息,结合多层次导向边缘能量特征形成图像的融合特征,利用交叉核支持向量机进行分类。与主... 针对计算机视觉领域的行人检测问题,提出一种基于局部行颜色自相似性特征,该特征可表征为在HSV空间,图像水平方向非重叠对称块颜色直方图的距离信息,结合多层次导向边缘能量特征形成图像的融合特征,利用交叉核支持向量机进行分类。与主流用于行人检测的HOG+SVM方法相比,其特征维数低,在保证检测精度的同时,大幅提高了算法效率。实验结果验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 行人检测 局部行颜色自相似性 多层次导向边缘能量特征 交叉核支持向量机

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一种基于空间金字塔模型的兴趣点对自相关的图像特征

3

作者 程浩宇 郑莹斌 +1 位作者 蔡烜 冯瑞 《微型电脑应用》 2015年第4期1-3,共3页

针对传统视觉词袋模型只考虑兴趣点出现的频率而忽略了局部特征空间信息的问题,提出了一种基于空间金字塔模型的新的图像特征。该特征在标准视觉词袋模型基础上,通过计算属于同一码字的兴趣点对之间的距离,加入了不同码字包含的兴趣点... 针对传统视觉词袋模型只考虑兴趣点出现的频率而忽略了局部特征空间信息的问题,提出了一种基于空间金字塔模型的新的图像特征。该特征在标准视觉词袋模型基础上,通过计算属于同一码字的兴趣点对之间的距离,加入了不同码字包含的兴趣点在图像上的空间分布。更结合空间金字塔模型,聚合不同分层过程中提取的特征,更大程度上考虑了空间信息,从而加强了特征对图像内容信息的表示能力。实验结果表明,与传统的词袋模型和金字塔模型相比,具有更高的精准度和分类性能。 展开更多

关键词 场景分类 视觉词袋模型 兴趣点 金字塔模型

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基于改进损失函数的YOLOv3网络 被引量：50

4

作者 吕铄 蔡烜 冯瑞 《计算机系统应用》 2019年第2期1-7,共7页

为了提高卷积神经网络在目标检测的精度,本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error (TSE),将原有的平方和损失(Sum Squared Error, SSE)函数进行转化,能更好地计算连续变量的损失; ... 为了提高卷积神经网络在目标检测的精度,本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error (TSE),将原有的平方和损失(Sum Squared Error, SSE)函数进行转化,能更好地计算连续变量的损失; TSE能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速.在VOC数据集上的实验结果表明,与原网络模型的表现相比,利用TSE有效提高了检测精度,且收敛更加快速. 展开更多

关键词 深度学习 损失函数 目标检测 卷积神经网络

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一种基于AdaBoost的人脸检测算法 被引量：19

5

作者 刘王胜 冯瑞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期209-214,共6页

针对常规基于肤色检测的Ada Boost算法的不足,提出了一种改进的Ada Boost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效... 针对常规基于肤色检测的Ada Boost算法的不足,提出了一种改进的Ada Boost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效缩小搜索范围。实验结果表明,该方法与常规基于肤色检测的Ada Boost方法相比,在保证检测性能的基础上,有效提高了检测速度。 展开更多

关键词 人脸检测 肤色模型 运动检测

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基于分块的有遮挡人脸识别算法 被引量：13

6

作者 周孝佳 朱允斌 张跃 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第2期183-187,193,共6页

随着深度学习技术的发展,人脸识别在受控环境下的准确率已经达到了非常理想的效果。然而,真实环境下获取的人脸图像往往因为遮挡而难以识别。针对遮挡条件下的人脸识别准确率不高、稳定性差的问题,结合传统的人脸分块和深度卷积神经网络... 随着深度学习技术的发展,人脸识别在受控环境下的准确率已经达到了非常理想的效果。然而,真实环境下获取的人脸图像往往因为遮挡而难以识别。针对遮挡条件下的人脸识别准确率不高、稳定性差的问题,结合传统的人脸分块和深度卷积神经网络,提出一种基于分块的有遮挡人脸识别算法。基于人脸特征点定位的结果进行人脸分块,使用一种改进的轻量级卷积神经网络进行各个人脸区块的特征提取;利用多分类网络结合输入区块的额外信息进行人脸区块的遮挡判别;结合人脸块特征与遮挡二分类判别结果获取表征遮挡人脸的特征。实验结果表明,经过以上步骤提取出的特征对遮挡具有较强的鲁棒性,并且在满足一定的条件下,即使人脸由大面积遮挡也能在实验数据集上保持94%的准确率。 展开更多

关键词 遮挡 人脸识别 人脸分块

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基于Spark Streaming的视频/图像流处理与新的性能评估方法 被引量：10

7

作者 黄文辉 冯瑞 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第11期2055-2060,共6页

智能视频监控技术在公共安全、交通管理、智慧城市等方面有着广泛的运用前景,需求日益增长。随着摄像头安装的数量越来越多,采集的图像数据量越来越大,靠单台计算机处理已经远远不能满足需求了。分布式计算的兴起与发展为解决大规模的... 智能视频监控技术在公共安全、交通管理、智慧城市等方面有着广泛的运用前景,需求日益增长。随着摄像头安装的数量越来越多,采集的图像数据量越来越大,靠单台计算机处理已经远远不能满足需求了。分布式计算的兴起与发展为解决大规模的数据处理问题提供了很好的途径。使用一种基于Spark Streaming的视频/图像流处理的测试平台,阐述了平台的构成和工作流程,深入研究各个参数对集群性能的影响,创新性地提出了CPU时间占用率作为性能评估指标,与总的处理时间结合,更为全面反映集群性能和资源利用率。 展开更多

关键词 SPARK STREAMING CPU时间占用率 分布式 视频/图像处理

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面向中小型企业的科技服务平台服务模式研究 被引量：4

8

作者 刘莹 张沛然 +1 位作者 黄丽华 冯瑞 《科学与管理》 2016年第3期17-23,共7页

科技服务业是以技术和知识向社会提供服务的产业,是现代服务业的重要组成部分,针对目前科技型企业服务模式的缺失问题,本文结合科技服务平台,深入分析了平台服务应该具备的内容属性、服务模式分类以及平台的价值转换逻辑,提出一种适用... 科技服务业是以技术和知识向社会提供服务的产业,是现代服务业的重要组成部分,针对目前科技型企业服务模式的缺失问题,本文结合科技服务平台,深入分析了平台服务应该具备的内容属性、服务模式分类以及平台的价值转换逻辑,提出一种适用面向于中小型企业的科技服务模式,形成使科技服务相关角色实现有机结合并相互依存的生态系统,进而为中小型科技企业提供全面的服务与支持。 展开更多

关键词 中小企业 科技服务 服务模式

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基于二分K-means的测试用例集约简方法 被引量：4

9

作者 汪文靖 冯瑞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期73-77,83,共6页

测试用例集约简是软件测试中的重要研究问题之一,目的是以尽量少的测试用例达到测试目标。为此,提出一种新的测试用例集约简方法。应用二分K-means聚类算法对回归测试的测试用例集进行约简,以白盒测试的路径覆盖为准则,对每个测试用例... 测试用例集约简是软件测试中的重要研究问题之一,目的是以尽量少的测试用例达到测试目标。为此,提出一种新的测试用例集约简方法。应用二分K-means聚类算法对回归测试的测试用例集进行约简,以白盒测试的路径覆盖为准则,对每个测试用例进行量化,使每个用例变成一个点。以黑盒测试的功能需求数作为聚类数,在聚类结果的每一簇中,按照离中心点的距离进行排序,依次从每一簇中选择测试用例,直至满足所有测试需求,得到约简的测试用例集。实验结果表明,该方法能有效地减小测试用例集的规模,降低用例集检错率。 展开更多

关键词 测试用例集约简 软件测试 二分K-means聚类算法 黑盒测试 白盒测试 检错率

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基于三维模型的行人徘徊行为检测算法 被引量：4

10

作者 朱梦哲 冯瑞 《计算机应用与软件》 2017年第4期149-156,共8页

针对不同应用场景给出了不同的徘徊定义,并提出一种基于三维模型的行人徘徊行为检测算法。该方法利用融合前景检测和行人检测的方法获取目标,并利用摄像机标定信息和图像信息建立目标的三维模型。针对传统算法无法获取目标真实轨迹的问... 针对不同应用场景给出了不同的徘徊定义,并提出一种基于三维模型的行人徘徊行为检测算法。该方法利用融合前景检测和行人检测的方法获取目标,并利用摄像机标定信息和图像信息建立目标的三维模型。针对传统算法无法获取目标真实轨迹的问题,利用三维模型对分块目标跟踪方法进行改进,以提取目标的真实运动轨迹。根据不同的应用场景对目标轨迹进行分析,判断目标是否有徘徊行为。实验结果表明,该方法能够获得较为准确的目标三维模型,得到目标的真实运动轨迹,从而鲁棒地、快速地检测目标的徘徊行为。 展开更多

关键词 智能视频监控 徘徊行为检测 三维重建 行人跟踪 行人检测

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基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法 被引量：3

11

作者 朱梦哲 冯瑞 《计算机系统应用》 2016年第11期112-117,共6页

针对传统行人跟踪算法得到运动轨迹与真实轨迹差异巨大的问题,提出一种基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法.该方法利用摄像机标定信息和图像帧信息建立行人的三维模型,解决图像中目标尺度的变化问题,并得到目标的真实运动轨迹.同时该... 针对传统行人跟踪算法得到运动轨迹与真实轨迹差异巨大的问题,提出一种基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法.该方法利用摄像机标定信息和图像帧信息建立行人的三维模型,解决图像中目标尺度的变化问题,并得到目标的真实运动轨迹.同时该方法利用双指数预测模型对粒子滤波算法进行优化,以解决短时遮挡问题,同时降低运算复杂度.实验表明,基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法能够较准确地建立行人三维模型,对比标准粒子滤波和KPF算法,能够对行人进行有效跟踪,对短时遮挡和尺度变化有较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 三维模型 粒子滤波 行人跟踪 双指数平滑

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基于音视频特征的新闻拆条算法 被引量：3

12

作者 李晨杰 朱允斌 《微型电脑应用》 2018年第2期4-8,共5页

随着人们生活节奏的加快和网络信息技术的迅猛发展,对新闻视频节目的存储和再利用需求日益剧增,如何将较长的新闻视频节目按其内容拆分成多个新闻条目成为了一个有意义的课题。提出了一种基于音视频特征的新闻拆条算法,仅提取了新闻视... 随着人们生活节奏的加快和网络信息技术的迅猛发展,对新闻视频节目的存储和再利用需求日益剧增,如何将较长的新闻视频节目按其内容拆分成多个新闻条目成为了一个有意义的课题。提出了一种基于音视频特征的新闻拆条算法,仅提取了新闻视频在视觉、音频上的基本特征即主持人特征和音频静音段特征进行分析。通过人脸识别提取主持人特征,使用短时能量和过零率提取静音特征,并对其加以条件筛选,结合这两个特征完成拆条工作。针对总计时长3 000分钟的新闻联播节目进行实验,得到较好的实验结果:召回率0.856 3,准确率0.932 6和F1值0.892 8。且视频边界的准确度精确到帧。同时分析了静音段长度阈值、限制条件和毛刺现象对于新闻拆条结果的影响。 展开更多

关键词 新闻拆条 镜头分割 人脸识别 语音检测

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面向车辆检测的扩张全卷积神经网络 被引量：2

13

作者 程雅慧 蔡烜 冯瑞 《计算机系统应用》 2019年第1期107-112,共6页

近年来,深度学习方法被广泛用来解决车辆检测问题并取得了显著的成果,然而,当车辆尺寸较小时,当前深度学习算法的检测丢失率仍然很高.为了解决这个问题,本文提出了一种基于组合目标框提取结构的扩张全卷积神经网络(Dilated Fully Convol... 近年来,深度学习方法被广泛用来解决车辆检测问题并取得了显著的成果,然而,当车辆尺寸较小时,当前深度学习算法的检测丢失率仍然很高.为了解决这个问题,本文提出了一种基于组合目标框提取结构的扩张全卷积神经网络(Dilated Fully Convolutional Network with Grouped Proposals, DFCN-GP).具体提出了一种结合低层特征和高层特征的组合网络模型用于生成目标框,其中低层特征对小目标更加敏感.此外,为保留更多的细节信息,基于扩张卷积思想,增加了网络最后一层卷积层的大小和感受野,用于目标框的提取和车辆检测.通过控制变量的对比试验,对基于组合方式的目标框提取网络和扩张卷积层的有效性进行了验证.本文提出的算法模型在公开数据集UA-DETRAC上性能优异. 展开更多

关键词 机器视觉 车辆检测 组合网络模型 扩张全卷积神经网络

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基于深度学习的视频近似拷贝检索 被引量：2

14

作者 冯兆华 朱允斌 李卫强 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第1期160-163,182,共5页

随着网络和多媒体技术的发展,越来越多的视频数据充斥着互联网,对视频进行有效的管理,尽可能排除其中的重复内容已经成为一项很重要的工作。基于这种现状,设计了一套快速而有效的视频近似拷贝检索系统。不同于传统的视频近似检测方法,... 随着网络和多媒体技术的发展,越来越多的视频数据充斥着互联网,对视频进行有效的管理,尽可能排除其中的重复内容已经成为一项很重要的工作。基于这种现状,设计了一套快速而有效的视频近似拷贝检索系统。不同于传统的视频近似检测方法,该系统采用深度学习的方法,使用深度卷积神经网络快速地为采样帧提取特征,使用k-d树为视频库中的特征值建立索引,从而提高相似查找的速度,最后计算输入视频与所有候选视频的相似度,并按相似度对候选视频排序输出。 展开更多

关键词 近似拷贝检索 特征值提取 深度学习 K-D树 相似度度量

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卷积神经网络的聚焦均方损失函数设计 被引量：2

15

作者 徐锐 冯瑞 《计算机系统应用》 2020年第10期133-140,共8页

为了提高卷积神经网络在人体姿势估计任务上的精度,提出了一种基于均方损失函数(Mean Squared Error,MSE)的改进损失函数来处理网络学习中回归热点图的前景(高斯核)和背景之间像素点不均衡问题,根据前景与背景不同像素点值对损失函数赋... 为了提高卷积神经网络在人体姿势估计任务上的精度,提出了一种基于均方损失函数(Mean Squared Error,MSE)的改进损失函数来处理网络学习中回归热点图的前景(高斯核)和背景之间像素点不均衡问题,根据前景与背景不同像素点值对损失函数赋予不同权重,并将其命名为聚焦均方损失函数(Focus Mean Squared Error,FMSE).与均方损失函数相比,我们提出的聚焦均方损失函数可以有效地减少前景和背景之间像素点不均衡对网络性能的影响,帮助网络定位关键点的空间位置,提升了网络性能,并使得训练阶段中损失函数收敛速度更快.并在公开数据集上进行实验,以验证我们所提出的聚焦均方损失函数的有效性. 展开更多

关键词 深度学习 损失函数 人体姿势估计 关键点检测 样本不均衡

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人工智能的安全问题不容忽视 被引量：1

16

作者 姜育刚 《张江科技评论》 2020年第4期35-37,共3页

近几年,人工智能技术在很多领域都取得了初步的成功,无论是图像分类、视频监控领域的目标跟踪,还是自动驾驶、人脸识别、围棋等方面,都取得了非常好的进展。那么,人工智能技术到底安全不安全?事实上,目前的人工智能技术还存在很多问题... 近几年,人工智能技术在很多领域都取得了初步的成功,无论是图像分类、视频监控领域的目标跟踪,还是自动驾驶、人脸识别、围棋等方面,都取得了非常好的进展。那么,人工智能技术到底安全不安全?事实上,目前的人工智能技术还存在很多问题。人工智能并不安全现在有很多技术可以欺骗人工智能,如在图片上加入一些对抗干扰。 展开更多

关键词 人工智能技术 人脸识别 图像分类 视频监控 目标跟踪 自动驾驶 对抗干扰 欺骗

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基于联合分类器的非自然图像检索

17

作者 许婷婷 朱允斌 张跃 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第4期244-248,共5页

卷积神经网络已经被广泛应用于图像检索领域,目前的图像检索系统在自然图像上效果很好。但是自然世界中还存在着海报、漫画这样的非自然图像,这些图像的检索效果并不好。相比于自然图像,这些图像往往具有大面积的单一色块,相邻色块间经... 卷积神经网络已经被广泛应用于图像检索领域,目前的图像检索系统在自然图像上效果很好。但是自然世界中还存在着海报、漫画这样的非自然图像,这些图像的检索效果并不好。相比于自然图像,这些图像往往具有大面积的单一色块,相邻色块间经常存在强烈的颜色对比,色块的分布也更无规律,可提取特征较少。如果想要较好的检索效果,就需要提取较多的特征,进而需要设计更深、更复杂的网络,或者利用多个卷积神经网络的提取信息。尝试解决以海报图像为例的非自然图像检索,提出一个基于卷积神经网络的联合分类器。此联合分类器用不同的融合算法结合了多个独立分类器的结果,再进行分类。实验结果表明,对比单分类器,所提出的基于卷积神经网络的联合分类器能有效提高分类准确率。 展开更多

关键词 非自然图像 联合分类器 卷积神经网络

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基于积分图的LATCH算法改进

18

作者 陈方飞 冯瑞 《计算机系统应用》 2017年第5期145-149,共5页

LATCH(基于机器学习的三像素块描述子)在原有局部二值描述子的基础上通过将二像素块比较改为三像素块提升了局部二值描述子的准确率,但提高准确率的同时带来了更大的时耗,在研究LATCH以及其他二值描述子的基础上,借鉴积分图在目标检测... LATCH(基于机器学习的三像素块描述子)在原有局部二值描述子的基础上通过将二像素块比较改为三像素块提升了局部二值描述子的准确率,但提高准确率的同时带来了更大的时耗,在研究LATCH以及其他二值描述子的基础上,借鉴积分图在目标检测中的应用,将积分图的思想应用在改进LATCH描述子中,减少了LATCH描述子中各像素块内的重复计算量.实验证明,改进算法的描述子计算时间较原算法缩减了30%–40%,而配准精度与原算法保持相近. 展开更多

关键词 局部二值描述子 LATCH 像素块 积分图

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一种面向中文分词的搜索算法

19

作者 张天皓 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第10期9-12,116,共5页

传统后缀树算法对于中文场景的适用性较差并且有着空间占用大的缺点。面向中文分词改造后缀树索引的构建,以适用于中文的短语检索和域搜索。改进域搜索的索引结构以加快检索速度,将文档ID从索引中剥离出来以减少空间占用,选取最合适的... 传统后缀树算法对于中文场景的适用性较差并且有着空间占用大的缺点。面向中文分词改造后缀树索引的构建,以适用于中文的短语检索和域搜索。改进域搜索的索引结构以加快检索速度,将文档ID从索引中剥离出来以减少空间占用,选取最合适的压缩算法对索引进行压缩。实验结果表明,该索引的检索速度至少较Lucene快约37%,空间占用相较原算法可以减少约82%。 展开更多

关键词 全文检索 垂直搜索 短语查询 后缀树 中文分词

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基于深度学习的图像检索系统 被引量：21

20

作者 胡二雷 冯瑞 《计算机系统应用》 2017年第3期8-19,共12页

基于内容的图像检索系统关键的技术是有效图像特征的获取和相似度匹配策略.在过去,基于内容的图像检索系统主要使用低级的可视化特征,无法得到满意的检索结果,所以尽管在基于内容的图像检索上花费了很大的努力,但是基于内容的图像检索... 基于内容的图像检索系统关键的技术是有效图像特征的获取和相似度匹配策略.在过去,基于内容的图像检索系统主要使用低级的可视化特征,无法得到满意的检索结果,所以尽管在基于内容的图像检索上花费了很大的努力,但是基于内容的图像检索依旧是计算机视觉领域中的一个挑战.在基于内容的图像检索系统中,存在的最大的问题是"语义鸿沟",即机器从低级的可视化特征得到的相似性和人从高级的语义特征得到的相似性之间的不同.传统的基于内容的图像检索系统,只是在低级的可视化特征上学习图像的特征,无法有效的解决"语义鸿沟".近些年,深度学习技术的快速发展给我们提供了希望.深度学习源于人工神经网络的研究,深度学习通过组合低级的特征形成更加抽象的高层表示属性类别或者特征,以发现数据的分布规律,这是其他算法无法实现的.受深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、图像与视频分析、多媒体等诸多领域取得巨大成功的启发,本文将深度学习技术用于基于内容的图像检索,以解决基于内容的图像检索系统中的"语义鸿沟"问题. 展开更多

关键词 基于内容的图像检索 深度学习 特征提取 匹配

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