基于DCNN分类的图像相关度度量
Image relativity metric based on classification with DCNN
河北科技大学 信息科学与工程学院, 石家庄 050018
摘要
在衡量图像之间的相关度时，图像的物理特征（颜色分布、灰度值等）所能表达的内容可能并非十分全面，因此有必要参考图像视觉所包含的语义信息衡量图像之间的相关度。为此提出了一种基于深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）分类模型的度量图像相关度的方法，利用模型为图像绑定来自于WordNet的语义标签，并参照WordNet结构对标签进行过滤和扩展，利用概念集合计算图像相关度。与人工判定的样本数据作比较，Pearson相关系数峰值能够达到0.73，证明该方法在衡量图像相关度时具有一定的效果。
基金项目
河北省自然科学基金资助项目(F2018208116)
河北省科技计划资助项目(16210312D)
河北省教育厅科研资助项目(ZD2015099)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0487
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 625-629
文章编号: 1001-3695(2020)02-068-0625-05
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
王会勇, 谢春杰, 张晓明, 等. 基于DCNN分类的图像相关度度量 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 625-629. (Wang Huiyong, Xie Chunjie, Zhang Xiaoming, et al. Image relativity metric based on classification with DCNN [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 625-629. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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