计算机应用研究

作者：郝志峰,李俊峰,蔡瑞初,温雯,王丽娟,黎伊婷,

单位：1.广东工业大学计算机学院,广州510006；2.佛山科学技术学院数学与大数据学院,广东佛山528000；

关键词：图文匹配,多层次图像特征,预训练特征,融合图像特征,推荐系统,

基金：NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)；国家自然科学基金资助项目(61472089)；广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004,2014A030308008)；广东省科技计划资助项目(2015B010108006,2015B010131015)；广东省特支计划资助项目(2015TQ01X140)；广州市珠江科技新星项目(201610010101)；广州市科技计划资助项目(201604016075)；；

现有主流的利用预训练卷积神经网络提取图像特征的方法存在仅使用单层预训练特征表征图像和预训练任务与实际研究任务不一致的问题，使得现有图文匹配方法无法充分利用图像特征，极易受到噪声特征干扰。针对上述问题，使用了预训练网络中的多层特征，并提出了多层次图像特征融合算法。在图文匹配的学习目标指导下，利用多层感知机（multi-layer perceptron）有监督地融合和降维多层次的预训练图像特征，生成融合图像特征，从而充分利用预训练特征，减少噪声干扰。实验结果表明，提出的融合算法可实现对预训练的图像特征更有效的利用，相比于使用单层次特征的方法能获得更好的图文匹配效果。

来源：2020年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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