發(fā)布時(shí)間：2020-03-11 10:07

【摘要】：為了提高基于內(nèi)容圖像檢索系統(tǒng)的速度和精度,提出了一種基于t-SNE卷積編碼的圖像檢索方法。該方法首先采用一個(gè)高精度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像特征,然后通過(guò)定量分析模型不同層特征的檢索性能,選擇出最佳特征。其次將選擇出的最佳特征使用t-SNE方法進(jìn)行編碼,降低特征維度的同時(shí)進(jìn)一步減少圖像特征中的噪聲。最后,利用降維后的編碼特征,實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:隨著特征維度的降低,卷積編碼方法不但不會(huì)降低檢索精度,反而在某些情況下會(huì)提高檢索精度。采用16維卷積編碼特征,就可以超過(guò)傳統(tǒng)方法 128維編碼特征的檢索精度。而一旦特征維度降低8倍,可以使得特征的存儲(chǔ)空間縮小8倍,圖像檢索效率大幅提高。因此,該方法可以有效提高基于內(nèi)容圖像檢索系統(tǒng)的速度和精度。

【相似文獻(xiàn)】

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