深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用

摘要：

图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务. 随着深度学习的快速发展, 卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子, 成为特征提取的主要算法. 本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题, 结合卷积神经网络和池化编码, 提出基于深度先验的图像特征提取方法. 该特征能有效聚焦室外图像近处物体, 并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.

关键词：图像特征提取、城市遥感大数据、和池化、深度先验

所属期刊栏目：27

资助基金：国家重点研发计划2016YFE0100300

在线出版日期：2018-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：33-39