一种使用边缘增强技术提高相似图片检索召回率的方法

摘要：

针对大规模图像分类处理中图像旋转或背景变换导致的配准度较低问题,提出一种基于边缘增强的卷积神经网络图像分类方法.该方法通过VGG19网络模型提取图像特征,并使用余弦相似度进行图像分类判定,利用边缘增强突出图像主体的边缘特征,降低图像旋转或背景变换对VGG19网络分类性能带来的影响.实验证明,该方法可以有效地提高同一主体旋转图像和背景变换图像与原始图像的相似度,适用于各类图像的分类.

关键词：卷积神经网络、VGG19、余弦相似度、边缘增强

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：76-84