基于Gabor濾波器和深度學(xué)習(xí)的圖像檢索方法
本文選題:圖像檢索 切入點(diǎn):Gabor小波 出處:《沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對(duì)圖像數(shù)據(jù)庫日漸龐大的問題,研究了將特征提取與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合進(jìn)行圖像檢索的方法,提出了基于Gabor小波變換和受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)的特征提取和降維模型.將整幅圖像劃分成局部圖像塊,利用Gabor濾波器組提取圖像特征,通過RBM對(duì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和編碼,從而實(shí)現(xiàn)圖像特征的降維處理.采用基于深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)和Softmax分類器的圖像檢索算法,利用Corel圖像庫進(jìn)行新方法的圖像檢索實(shí)驗(yàn),并與其他兩種方法進(jìn)行比較.結(jié)果表明,本文方法在準(zhǔn)確率、查全率和檢索時(shí)間上均具有較好的性能,能得到更好的圖像檢索結(jié)果.
[Abstract]:Aiming at the increasing problem of image database, this paper studies the method of image retrieval by combining feature extraction with depth learning. A feature extraction and dimensionality reduction model based on Gabor wavelet transform and constrained Boltzmann machine is proposed. The whole image is divided into local image blocks, and the feature is extracted by Gabor filter bank, and the feature is studied and coded by RBM. The image retrieval algorithm based on depth belief network (DBN) and Softmax classifier is used to carry out the experiment of new method image retrieval by using Corel image database, and compared with the other two methods. This method has better performance in accuracy, recall and retrieval time, and can obtain better image retrieval results.
【作者單位】: 內(nèi)蒙古大學(xué)滿洲里學(xué)院;吉林大學(xué)儀器科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403160) 內(nèi)蒙古高等學(xué)?茖W(xué)研究基金資助項(xiàng)目(NJZY6558)
【分類號(hào)】:TP391.41
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,本文編號(hào):1572777
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