融合特征分布熵的深度图像检索方法
授权
摘要
本发明公开了一种融合特征分布熵的深度图像检索方法，所述深度图像检索方法在图像检索中，从图像中提取的特征向量所携带的信息丰富程度会影响图像的检索效果，本发明提出了融合特征分布熵的深度图像检索方法。该算法的核心思想是在R‑MAC特征向量中加入特征分布熵将其作为R‑MAC特征的补充，将特征分布熵与R‑MAC特征通过加权求和的方式融合在一起，得到的特征向量具有区域分布信息和更强的描述能力，从而提升图像检索性能。
基本信息
专利标题 ：
融合特征分布熵的深度图像检索方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110334226A
申请号 ：
CN201910340084.6
公开（公告）日 ：
2019-10-15
申请日 ：
2019-04-25
授权号 ：
CN110334226B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
刘萍萍郭慧俐勾贵霞苗壮石立达金百鑫王振王慧
申请人 ：
吉林大学
申请人地址 ：
吉林省长春市前进大街2699号
代理机构 ：
哈尔滨龙科专利代理有限公司
代理人 ：
高媛
优先权 ：
CN201910340084.6
主分类号 ：
G06F16/53
IPC分类号 ：
G06F16/53 G06F16/55 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/53
••查询
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2019-11-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/53
申请日 : 20190425
申请日 : 20190425
2019-10-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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