基于深度學(xué)習(xí)的圖像和三維模型檢索算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像檢索和三維模型檢索都是計(jì)算機(jī)視覺重要的研究領(lǐng)域。隨著圖像采集設(shè)備（如照相機(jī)、手機(jī)等）和三維模型采集設(shè)備（如深度攝像頭、LiDAR等）變得越來(lái)越普及，圖像和三維模型的規(guī)模也在快速增長(zhǎng)，對(duì)檢索系統(tǒng)提出了更高的要求。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)異軍突起，在提取圖像、語(yǔ)音等數(shù)據(jù)特征方面表現(xiàn)出極大的優(yōu)勢(shì)。作為對(duì)特征的質(zhì)量具有很高要求的領(lǐng)域，圖像檢索和三維模型檢索也具備了通過使用深度學(xué)習(xí)提取的質(zhì)量更佳的特征來(lái)提升整體檢索性能的可能性

2、。
　　本文旨在將深度學(xué)習(xí)引入到圖像檢索和三維模型檢索領(lǐng)域中，針對(duì)特定的檢索需求，發(fā)掘、創(chuàng)新深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用模式，通過深度學(xué)習(xí)的方法自動(dòng)提取具備相應(yīng)性質(zhì)的特征。針對(duì)面向類別層次的大規(guī)模圖像檢索需求，通過加入一個(gè)特殊的哈希層，直接使用網(wǎng)絡(luò)提取類似于哈希碼的二值化特征。這種哈希特征同時(shí)保留了大量的圖像語(yǔ)義信息，在檢索中比傳統(tǒng)的圖像哈希算法所提取的特征表現(xiàn)更優(yōu)。針對(duì)面向?qū)嵗龑哟蔚膱D像檢索，提出了一種結(jié)合不同網(wǎng)絡(luò)層輸出信息的聯(lián)合特征方法，由