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ALGORITHM FOR BOOK SPINE SEGMENTATION AND MATCHING BASED ON DEEP LEARNING
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PRE
AI
DOI：10.24507/ijicic.22.02.533.png)
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摘要
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随着智能图书馆的兴起，基于计算机视觉的实时书籍定位已获得越来越多的关注。这些系统通常依赖于从书架图像中分割书籍书脊并将其与参考数据库进行匹配。然而，由于图书馆环境的复杂性，在实现高精度、鲁棒性和效率方面仍存在挑战。本文提出了一种基于深度学习的框架，用于准确高效的书籍书脊分割与匹配。在分割方面，开发了一种增强的DeepLabv3 plus网络，其中标准Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)模块被替换为Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling (DenseASPP)以捕获更丰富的多尺度特征。引入Strip Pooling以更好地提取细长的书脊结构，同时自注意力机制增强了全局上下文感知。在匹配方面，设计了使用VGG16进行特征提取、欧氏距离进行相似度计算的深度特征匹配算法。集成了Facebook AI Similarity Search (Faiss)框架以加速大规模检索。实验在两个由分割书脊图像构建的数据集上进行：一个包含同一系列的书籍，另一个包含不同系列的书籍。所提出的方法在两个数据集上都实现了超过95%的匹配精度，平均每样本处理时间为2.33秒，展示了强大的鲁棒性和实时潜力。
Keyword:
Book spine segmentation and matching
Smart library
DeepLabv3 plus
DenseASPP
Faiss
期刊
I
IF:
1.1
论文数:
79
被引数:
1.2K
机构
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