本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢索研究

  更多相關(guān)文章： 圖像檢索 深度學(xué)習(xí) 語義特征 棧式自編碼 哈希編碼

【摘要】：近年來,隨著Internet和多媒體技術(shù)及應(yīng)用的飛速發(fā)展,人們接觸到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)日益增多,圖像作為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的主要成分,包含豐富的信息,如何迅速、準(zhǔn)確地從大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)中挖掘出用戶所需的圖像信息,并對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效組織和管理,是當(dāng)前我們面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。為了實(shí)現(xiàn)有效地從大量資源中檢索所需圖像,基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)誕生了,由于其具有重大的研究意義和實(shí)用價(jià)值,該技術(shù)已成為國內(nèi)外的研究熱點(diǎn),并廣泛應(yīng)用于社會(huì)安全、醫(yī)學(xué)、數(shù)字圖書館等領(lǐng)域。雖然目前研究者們已經(jīng)對基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了大量研究,并取得了很多研究成果,但是還有許多技術(shù)不太成熟,需要更深入地研究。本論文首先分析了國內(nèi)外基于內(nèi)容的圖像檢索的研究現(xiàn)狀,指出當(dāng)前基于內(nèi)容的圖像檢索中存在的問題并詳細(xì)闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索基礎(chǔ)知識和深度學(xué)習(xí)模型,在理解和掌握基于內(nèi)容的圖像檢索相關(guān)領(lǐng)域知識的基礎(chǔ)上,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)結(jié)合監(jiān)督信號的圖像特征提取算法。本算法能夠?qū)μ卣鞑幻黠@的圖像進(jìn)行很好的特征表達(dá)。針對當(dāng)前圖像檢索領(lǐng)域普遍存在的分類和檢索準(zhǔn)確率不夠高的問題,本文以具有強(qiáng)大分類和學(xué)習(xí)能力的棧式自編碼網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),提出一種基于哈希編碼和監(jiān)督信號的棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于該算法的圖像檢索系統(tǒng),在很大程度上提高了分類和檢索準(zhǔn)確率,即通過降低相似圖像的差異,同時(shí)增大不同圖像的差異,達(dá)到較好的檢索效果。本文算法分為兩個(gè)階段:(1)本算法首先通過Softmax微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),將輸入圖像歸入大量標(biāo)簽類中,然后采用從相同標(biāo)簽類的圖像中提取的特征彼此接近,同時(shí)從不同標(biāo)簽類的圖像中提取的特征彼此遠(yuǎn)離的思想,通過最小化驗(yàn)證損失函數(shù)再次對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行微調(diào),并使用輸入圖像在該網(wǎng)絡(luò)中的高層特征訓(xùn)練另一個(gè)分類器,從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)具有較好分類效果的網(wǎng)絡(luò)。(2)本算法通過對網(wǎng)絡(luò)提取的原始圖像的高層語義特征進(jìn)行哈希編碼,通過比較查詢圖像和圖像庫中圖像的哈希碼之間的漢明距離,實(shí)現(xiàn)圖像檢索功能。最后,本論文在CIFAR-10圖像庫和MINIST手寫字符集上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),通過對比各種算法的分類準(zhǔn)確率和用于評價(jià)圖像檢索性能的平均準(zhǔn)確率,表明本文提出的方法具有較好的分類和檢索性能,對今后的研究有一定的參考及應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1178567