| 利用孪生多层感知机进行线状要素几何相似性判别 |
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| 引用本文： | 徐立,成毅,葛文,马焜阳,孙梦婷.利用孪生多层感知机进行线状要素几何相似性判别[J].测绘科学技术学报,2019,36(3). |
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| 作者姓名： | 徐立 成毅 葛文 马焜阳 孙梦婷 |
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| 作者单位： | 信息工程大学,河南 郑州 450001;西安测绘总站,陕西 西安 710054;信息工程大学,河南 郑州,450001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对传统的几何相似性判别方法依赖于人工特征的定义和选取,且难以确定合适阈值的问题,提出一种基于孪生多层感知机的线状要素几何相似性判别方法。该方法将线状要素的几何数据转换为二值图像,利用孪生网络和多层感知机提取线状要素的低维模糊性特征;并通过距离函数计算特征差异,判别线状要素的几何相似性。实验表明,该方法在线状要素几何相似性判别中具有良好的效果,同时具有快速迁移学习的能力;并随样本库的扩充和神经网络模型的优化还有进一步改进的空间。
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| 关 键 词： | 深度学习 孪生多层感知机 线状要素 几何相似性 迁移学习 |
The Geometric Similarity Judgment of Linear Feature Using Siamese Multilayer Perceptron Network |
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