| 发明名称 | 基于SIFT嵌入的紧凑的深度CNN特征索引方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于SIFT嵌入的紧凑的深度CNN特征索引方法，包括：针对图像的深度CNN特征，进行基于能量的稀疏化处理；采用距离测度优化的方式，利用图像在CNN特征和SIFT特征中的邻近关系，来更新图像的SIFT特征和稀疏化处理后的CNN特征，使得稀疏化处理后的CNN特征中包含基于SIFT特征的图像上下文信息，完成基于SIFT嵌入的紧凑的深度CNN特征索引。本发明公开的方法，用以进行高效地存储数目巨大的数据库中图片的特征，并有效地减少线上检索所需时间。 | ||
| 申请公布号 | CN105022836A | 申请公布日期 | 2015.11.04 |
| 申请号 | CN201510501763.9 | 申请日期 | 2015.08.14 |
| 申请人 | 中国科学技术大学 | 发明人 | 周文罡;王云峰;李厚强;田奇 |
| 分类号 | G06F17/30(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人 | 郑立明;郑哲 |
| 主权项 | 一种基于SIFT嵌入的紧凑的深度CNN特征索引方法，其特征在于，包括：针对图像的深度CNN特征，进行基于能量的稀疏化处理；采用距离测度优化的方式，利用图像在CNN特征和SIFT特征中的邻近关系，来更新图像的SIFT特征和稀疏化处理后的CNN特征，使得稀疏化处理后的CNN特征中包含基于SIFT特征的图像上下文信息，完成基于SIFT嵌入的紧凑的深度CNN特征索引。 | ||
| 地址 | 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号 | ||