本发明公开了一种基于图结构匹配的图像检索方法，将查询图像的图结构输入到训练好的图神经网络，获取查询图像的节点特征以及节点之间相对和绝对位置，所述图神经网络包括特征提取模块、相对位置预测头和绝对位置预测头，特征提取模块用于提取图结构的节点特征，相对位置预测头和绝对位置预测头分别用于预测节点之间相对和绝对位置，通过计算分类损失和辅助损失，完成网络的训练。本发明提高了网络的训练效果，较大程度提高了图像检索的性能。
📄 2022114774905
📂 G06F16_583
👤 浙江工业大学
📅 2022-11-23
一种基于信息处理的遥感图文检索方法，包括模态输入前的预处理、图文检索模型的搭建和表征对齐，其中图文检索模型搭建包括设计目标信息增强模块和噪声信息压缩模块，所述目标信息增强模块旨在多个尺度的特征通过细节引导信息注意模块将细节多信息融入到视觉特征中去以丰富图像的细节表达，所述噪声信息压缩模块将图文信息进行压缩以过滤冗余信息。本发明解决了解决现有遥感图文检索方法中存在的遥感图文信息捕捉不足以及过度关注冗余信息的问题，提升遥感图文检索精度。
📄 2025101010776
📂 G06F16_532
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-22
本发明公开了一种基于属性特征解缠的交互式服装图像检索方法及系统，图像获取模块获取待检索的服装图像数据，并将获取的服装图像数据传输到图像预处理模块进行处理，从预处理后的图像中提取出关键的特征信息，基于提取的特征信息预测出图像的各种属性信息和特征信息，对预测的属性信息的编辑、修改以及删除，将提取出来的特征信息存储到数据库中，根据用户输入的关键词或者样本图片，从数据库中找出与之最相似的图像，并返回给用户，让用户快速准确地找到自己想要的服装图像。本发明解决了属性更改检索问题和维度灾难问题，通过解缠表示和记忆矩阵块，能够解决个性化检索不同属性的服装图像问题，以及多属性联合检索时出现的维度灾难问题。
📄 2023107618786
📂 G06F16_532
👤 浙江工业大学
📅 2023-06-27
本发明公开了一种纺织品图像指纹检索方法。它括图像指纹获取、图像索引构建与图像检索；图像指纹获取包括获取待检测纺织品图像及纺织品图像库中所有纺织品图像的指纹，纺织品图像中多个重复出现的局部细粒度特征定义为纺织品图像的指纹部件，将提取出的指纹部件融合后生成的图像特征定义为纺织品图像的指纹；图像库中每个图像的指纹作为对应图像的特征，与图像名对应存储；再采用Cosine余弦距离计算待检测图像的指纹与图像库中的图像指纹特征之间的距离，将距离最近的图片取出，即为检索到的纺织品图像。本发明能够方便用户快速找到使用该指纹部件的纺织品图像，提高检索效率。通过指纹实现图像精准检索，提高了纺织品图像指纹检索的精度。
📄 2021101754379
📂 G06F16_583
👤 浙江工业大学
📅 2021-02-09
基于图片映射器和文本自遮掩映射器的组合图像检索方法，包括：先对输入的图片进行缩放加噪等操作，然后输入到冻结的预训练图像编码器中，得到图像特征利用图像映射器将图像特征转化成伪词标记s1,利用文本自遮掩映射器将图像特征转化成伪词标记s2，分别将其替换预先提供的提示文本中的标记符号，并将输入的修改文本拼接到提示文本之后，得到两个新的文本x1，x2。将文本x1，x2分别输入到冻结的预训练文本编码器中，得到两个特征，将两个特征进行均值融合，最后将得到的均值特征与目标图像进行对比。本发明既解决了使用昂贵三元组训练组合图像检索模型的缺点，也提高了模型对组合图像检索下游任务的泛化能力。
📄 202411438579X
📂 G06F16_43
👤 浙江工业大学
📅 2024-10-15
本发明公开一种基于深度自编码卷积神经网络的多任务分层图像检索方法，其特征在于：主要包括一个用于深度学习和训练识别的多任务端到端的卷积神经网络、一种基于RPN网络对感兴趣区域二次筛选模块的快速视觉分割检测和定位方法、一种全图稀疏哈希码的粗检索、一种基于最大响应的区域感知语义特征和矩阵h的精准比对检索、一种对感兴趣区域选着性比较的算法。本发明能实现端到端的训练，自动选出更高质量的感兴趣区域，有效提高以图搜图的自动化和智能化水平，且用较少的存储空间，较快的检索速度来满足大数据时代的图像检索要求。
📄 2017110574909
📂 G06F17_30
👤 浙江工业大学
📅 2017-11-01
一种基于等价连续变化二值离散优化的非线性哈希图像检索方法，包括以下步骤：步骤一、把一般哈希模型量化后得到的二值离散优化问题转为等价的连续优化问题，得到相应最优解；步骤二、从待查图像集D随机选取部分图像组成训练图像集T；步骤三、通过三层全连接网络构建非线性哈希函数；步骤四、通过量化相似性保持损失函数以及添加离散正交约束和位平衡约束，得到非线性哈希目标函数；步骤五、优化目标函数，用随机梯度下降法对网络参数进行优化，对二值码采用步骤一方法进行优化，并给出收敛性分析；步骤六、训练哈希函数；步骤七、计算哈希码进行图像检索。本发明累计误差较小、连续优化问题和二值离散优化问题等价、优化收敛、检索精度高。
📄 2020101615070
📂 G06F16_53
👤 浙江工业大学
📅 2020-03-10
一种基于先验指示表征框架的遥感图文检索方法，包括图文预处理、图文检索模型的搭建和表征对齐，其中图文检索模型搭建包括构建图文预编码，构建视觉指示表征模块和语言循环注意力模块三部分；所述视觉指示表征模块通过信念矩阵对图像特征进行排序和过滤以实现冗余过滤，过滤遥感图像中的冗余信息。所述语言循环注意力模块通过递归地使用上一时间步特征激活当前时间步特征增强文本表征；其中在表征对齐中设计了归属损失函数来约束类间关系，减少语义混淆区域。本发明解决现有遥感图文检索方法中存在的语义噪声引起的性能衰退问题，提升遥感图文检索性能。
📄 2023111795196
📂 G06F16_483
👤 浙江工业大学
📅 2023-09-13
整合深度卷积神经网络和语义分析的商标图像检索方法，包括：步骤1.预处理图片；步骤2.训练深度卷积神经网络模型；步骤3.将图片输入训练好的模型进行图像匹配；步骤4.计算两个关键词组的相似度；步骤5.计算两个概念的相似度；步骤6.基于贝叶斯理论的特征融合算法进行决策；步骤7.采用欧氏距离判断两幅图像特征向量之间的距离大小；步骤8.计算商标图像之间的相似度；步骤9.构建商标图像检索树。本减少主观因素对于检索效果的影响，解决图像检索信息不准确的问题，实现了高效率的精确商标图像检索效果。
📄 2019102593748
📂 G06F16_58
👤 浙江工业大学
📅 2019-04-02
一种基于深度哈希学习优化的图像检索方法，包括以下步骤：步骤1、先构建多层全连接网络，每层全连接后面接tanh函数，最后网络输出做符号运算；步骤2、构建由分类损失函数、加权语义相似矩阵得到的语义保持性损失函数、量化损失函数和正则项的得到的带有离散正交约束的目标函数；步骤3、目标函数优化；步骤4、将得到的特征数据集分为查询集Q、待查集D两部分，并取待查集D中的一部分数据组成训练数据集P，将训练数据集P的深度特征和标签信息输入，并初始化权重系数和二值码，对步骤3依次迭代优化得到最优的网络权重系数，由步骤2得到深度哈希函数；步骤4、图像检索与精度测试。本发明精度较高、检索效率较高。
📄 201811538815X
📂 G06F16_583
👤 浙江工业大学
📅 2018-12-14
本发明公开了一种用于分布式架构的快速监督离散哈希图像检索系统，包括：样本数据库，用于分布式存储网络模型中各个节点上传的样本图像数据；核化处理模块，进行核化处理，得到对应的特征矩阵；分布式快速监督离散哈希学习模块：用于构建分布式快速监督离散哈希学习模型，且通过训练寻优，得到最佳哈希函数投影矩阵以及最佳哈希码矩阵；测试样本获取模块：用于获取测试图像数据；图像检索模块：通过计算测试图像数据的哈希码与所述最佳哈希码矩阵之间的汉明距离确定最终的图像检索结果。其效果是：通过回归标签信息到二进制哈希码的方式可以使得学习得到的哈希码具有很好的分类属性，从而提高了检索精度，降低了计算复杂度，缩短了训练时间。
📄 2019103723772
📂 G06F16_583
👤 西南大学
📅 2019-05-06
一种基于矢量量化的全局和局部颜色图像检索方法。本发明提出一种新的颜色图像检索方法，涉及图像处理技术领域。该方法将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，运用基于神经网络的竞争学习算法训练码书，对颜色空间进行更为精确的聚类划分；引入颜色转移矩阵描述颜色的空间分布情况；将索引直方图和主颜色转移矩阵两种颜色特征相结合进行相似性度量；运用形态学开闭运算处理图像，凸显目标轮廓，以提取出局部感兴趣区域，突出了重要区域，限制背景信息。本发明提出的颜色图像检索方法克服了全局颜色直方图法对颜色空间分布描述不够，不能有效限制背景信息的缺点。使颜色量化更为准确，匹配效果更好，是进一步提高检索效率的有效方法。
📄 2013104201611
📂 G06F17_30
👤 重庆邮电大学
📅 2013-09-16
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台