本文選題：圖像檢索 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期

【摘要】：為解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在提取圖像特征時(shí)所造成的特征信息損失,提高圖像檢索的準(zhǔn)確率,提出了一種基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-L的圖像檢索算法。首先,改進(jìn)LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度;然后,對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型LeNet-L進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)而提取出圖像高層語(yǔ)義特征;最后,通過距離函數(shù)比較待檢圖像與圖像庫(kù)的相似度,得出相似圖像。在Corel數(shù)據(jù)集上,與原模型以及傳統(tǒng)基于SVM主動(dòng)學(xué)習(xí)圖像檢索方法相比,該圖像檢索方法有較高的準(zhǔn)確性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的檢索效果。
[Abstract]:In order to solve the loss of feature information caused by convolution neural network in extracting image features and improve the accuracy of image retrieval, an image retrieval algorithm based on improved convolution neural network (LeNet-L) is proposed. Firstly, the network structure of LeNet-5 convolution neural network is improved to increase the depth of network structure. Then, the advanced convolution neural network model LeNet-L is pre-trained to obtain the trained network model, and then extract the high-level semantic features of the image. The similarity between the image and the image library is compared by the distance function, and the similar image is obtained. Compared with the original model and the traditional active learning image retrieval method based on SVM, this image retrieval method has higher accuracy in Corel dataset. The experimental results show that the improved convolution neural network has better retrieval effect.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)文化與數(shù)字傳播北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京信息科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院;
【基金】：網(wǎng)絡(luò)文化與數(shù)字傳播北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(ICDD201504) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61271304) 北京成像技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心項(xiàng)目(BAICIT-2016003) 2014年度國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金委托課題(14@ZH036)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1865552