面向印花图案检索的特征融合方法研究

伴随着纺织品CAD技术的发展，印花图案数量快速增长.快速准确地在企业图库中查找到相似印花图案，对于帮助纺织企业极大程度降低成本，提升生产效率，具有重要意义.本文针对印花图案检索问题，以ResNet为主干网络构建了一个基于特征融合的印花图案检索模型PGLN(Pattern Global and Local feature Network).在该模型中，将全局特征和局部特征进行融合，全局特征使用深度网络的池化特征图，高效地整合输入图像的显著特征；局部特征分支借由注意力机制，使用交互特征层来检测图像的显著性区域.为了验证PGLN模型的有效性，本文在自主构建的印花图案数据集(Pattern)上对PGLN模型的检索效果进行了测试.实验表明，与局部特征提取算法、全局特征提取算法以及融合特征算法相比，PGLN模型在Pattern数据集检索任务上均取得了最优的表现.