基于混合特征的图像检索方法  

作　　者：孟庆刚[1] 孟庆龙[2] 

机构地区：[1]黑龙江工程学院理学院,黑龙江 哈尔滨 150000 [2]黑龙江工程学院图书馆,黑龙江 哈尔滨 150000

出　　处：《中文科技期刊数据库(全文版)自然科学》2025年第5期165-170,共6页

摘　　要：在人员防控任务中,现有的闸机通过比对存储的人脸信息和实时采集到的人脸信息进行校核,图像检索的效率直接影响到人群的通行效率和用户体验。针对现有的图像检索方法效率不高,鲁棒性不强等问题,本文提出了一种面向人脸图像检索的混合幅相特性与空间特征的双分支网络。该网络引入傅里叶变换,构成振幅分量、相位分量与空间特性的双分支网络:空间特征分支可以提取局部依赖性,频率分支可以获得全局相关性与图像大小的感受野,利用DepGraph对模型进行了剪枝。结果 表明,与传统图像检索方法相比,方法 在大规模数据测试中展现出更加优秀的检索性能。

关 键 词：图像检索 神经网络 模型裁剪 深度学习 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]