【摘 要】
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为了改善作为低级表示的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)匹配常出现的没有足够特征来防止假匹配的问题,提出在传统方法"词袋"(bag of features,BO
【基金项目】
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山东省重点研发计划(产业关键技术)(2016CYJS02A01)
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为了改善作为低级表示的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)匹配常出现的没有足够特征来防止假匹配的问题,提出在传统方法"词袋"(bag of features,BOF)算法中融合具有较好语义分割能力的卷积神经网络(convolu-tion neural netw ork,CNN)特征来提高识别率的方法。利用ImageCLEF网站的LifeCLEF鱼类视频,制作目标图像数据库。在caffe平台的Alexnet模型进行卷积神经网络的训练,提取图像库和查询图像的特征。利用训练好的CNN特征在M atlab软件进行识别试验验证,计算汉明距离来验证匹配效果。改变参数值来观察不同汉明距离阈值对水下目标识别结果的影响。自制图像库的试验表明,融合深度学习的特征可以有效提高BOF算法的水下目标识别率,对汉明距离阈值的选择需要根据实际情况选择合适的参数。
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