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基于区域信息的交互式图像检索 下载：77 浏览：507

江佳翼1 左劼1 孙频捷2 《计算机研究与应用》 2020年2期

摘要:
基于内容的图像检索(CBIR)是计算机视觉的一个重要方向。由于语义鸿沟的存在,图像检索很难准确捕捉用户需求,交互式图像检索能利用用户反馈在不断交互中改善检索结果。已有的交互式图像检索方法将图像看成整体,忽略了图像中各个区域的重要性。为了更好地捕捉用户对于目标区域的偏好信息,提出一种基于区域信息的交互式图像检索框架,有效地利用图像的区域信息来改善检索性能。实验表明,该方法能较大地提升交互式图像检索的性能。

基于深度学习的人脸识别方法研究进展 下载：71 浏览：505

黄怡涓1 左劼1 孙频捷2 《计算机研究与应用》 2020年2期

摘要:
基于深度学习的人脸识别方法主要分为两个方向:多分类和度量学习。多分类的方法在标记的已知类别上训练,在未知类别上测试。测试集上的识别性能严重受限于训练集上模型的表达能力,近几年的研究工作主要是基于分类损失函数的改进,动机在于让模型在闭集上学习的特征具有更高的辨别性。度量学习的动机在于学习新的表征使得类间距离大于类内距离,训练阶段不需要知道目标的具体类别,只需要标记类别差异。近几年对于度量学习方向的研究工作主要集中在损失函数的改进,调整不同的策略减小类内距离方差,同时增大类间距离方差,学习到的度量可以直接作为特征比对阶段的相似度。对这两个方向的研究工作进行归纳和总结,并对其他可能的方向做一些展望,为基于深度学习的人脸识别方法的进一步研究提供一些参考。
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