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基于深度学习的图片匹配算法实现

李源熠  
【摘要】:伴随着智能化制造的蓬勃发展,计算机视觉已经成为诸多领域重要的技术之一。作为计算机视觉中的分支之一,图像匹配是众多图像处理相关技术的核心步骤,匹配相似性的优劣往往可以直接决定图片处理系统的好坏。当前图像匹配往往面临一个问题:传统模式识别的算法特征提取十分复杂,需要人工精心挑选;而深度学习算法虽然并不用进行人为特征提取和筛选同时结果较好,但是当前的深度学习模型通常因为参数过多从而计算量过大导致处理时间过长而实际应用起来比较困难。本文做出了如下工作:(1)首先介绍了传统的特征提取技术,分析了研究图像匹配技术的目的及其意义,介绍了本文中所使用的一些技术和概念。(2)介绍了传统的感知哈希算法,通过实验证明相比于传统的图像匹配算法,深度学习模型的整体效果有明显提升。(3)为了解决深度卷积神经网络VGG_16计算时间过长的情况,通过是用卷积层、池化层的卷积核大小和步长大小的方法,减小了每层的输出维度,提出了一中计算量大幅减小的新卷积模型;然后再将奇异值分解应用于新提出的模型,得到了一个计算量更少的分解网络。最终提出的网络在测试时运行时间缩减到了原来的近1/8,大幅加快了运行速度。(4)探究不同的激活函数对预测模型的影响机理。通过构建新模型和算法的实现,证实了对于本文提出的两个优化模型和原始VGG_16模型,Relu(Rectified linear unit)激活函数比Sigmoid更适合。(5)为了防止单一训练的局限性引发过拟合问题,研究了 dropout值对模型效果影响的研究。


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