【摘 要】
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极光是由太阳和地球磁层之间的高能带电粒子流在极区电离层发生电离作用而产生的自然发光现象,极光图像的研究有利于探索太阳和地球磁场之间相互作用的内在联系,对于研究太阳地球间的影响规律和日地物理学研究都具有极其重要的意义。深度学习模型特别是CNN在自然图像检索方面取得了惊人成绩,然而目前针对极光图像检索仍然是通过人工选择或传统的基于SIFT方法进行。如何利用先进的CNN模型进行极光图像检索是一个具有重要
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极光是由太阳和地球磁层之间的高能带电粒子流在极区电离层发生电离作用而产生的自然发光现象,极光图像的研究有利于探索太阳和地球磁场之间相互作用的内在联系,对于研究太阳地球间的影响规律和日地物理学研究都具有极其重要的意义。深度学习模型特别是CNN在自然图像检索方面取得了惊人成绩,然而目前针对极光图像检索仍然是通过人工选择或传统的基于SIFT方法进行。如何利用先进的CNN模型进行极光图像检索是一个具有重要意义的新课题。因此本文结合极光图像的背景以及CNN的优良表现,主要做了如下工作:（1）基于卷积神经网络和VLAD编码的极光图像检索方法。针对目前仍然是通过人工选择或传统的基于SIFT方法对极光图像进行检索时性能不佳的问题,本文结合CNN和VLAD编码的优势来进行极光图像检索。该方法将传统的局部聚合描述符（Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD）嵌入到CNN中,并且利用反向传播进行优化,实现端到端的极光图像检索;采用CNN提取到的能更好表征极光图像的局部特征来代替传统的基于SIFT的手工特征,再通过VLAD将局部描述子进行聚合和重组,并针对三元组损失存在的问题提出基于距离约束的三元组损失函数,使得类内变得更加紧凑;另外由于CNN不同卷积层所提取的特征包含的信息不同,为了获得更丰富的图像特征,将不同卷积层特征进行融合,使得不同层次的特征进行互补。同时包含了极光图像的高层语义信息和底层信息,能够更全面地表征极光图像的内容。（2）基于深度哈希算法的极光图像检索方法。基于CNN在特征提取方面的优异性能,以及在大规模图像检索中利用二值哈希编码能够有效提升检索效率,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling,SPP）和幂均值变换（Power Mean Transformation,PMT）来提取极光图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对极光图像对之间的相似性进行度量;最后,结合多任务学习机制的思想来设计联合损失函数,利用极光图像标签信息和极光图像对相似度信息来联合训练网络模型,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性。上述所提的两种方法都在极光数据集上进行了可行性验证,实验结果表明所提方法有效提升了极光图像检索性能。
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