發(fā)布時(shí)間：2017-05-04 06:07

  本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的中草藥圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于內(nèi)容的中草藥植物圖像檢索,是基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)在中草藥植物檢索領(lǐng)域的應(yīng)用,其目的是通過(guò)將中草藥植物圖像的視覺(jué)特征與數(shù)據(jù)庫(kù)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,得出符合相似度條件的檢索結(jié)果。然而,基于內(nèi)容的中草藥植物圖像檢索與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索又不完全相同,它更關(guān)注細(xì)粒度的圖像檢索,具有巨大的挑戰(zhàn)性。本文對(duì)基于內(nèi)容的中草藥植物圖像檢索技術(shù)展開(kāi)了研究,主要工作有：1.提出了一種基于中醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)I(yè)詞向量的中草藥植物圖片爬蟲(chóng)框架,并構(gòu)建了中草藥植物圖像庫(kù)。2.深入研究了Bag-of-Words模型,包括局部區(qū)域塊大小和視覺(jué)詞典大小對(duì)模型預(yù)測(cè)性能的影響,深入研究和比較了量化編碼、軟量化編碼、局部約束線性編碼、Fisher向量編碼以及Super向量編碼等編碼方法,同時(shí)詳細(xì)分析了最大值池化和平均值池化兩種池化方法,最后提出了一種融合SIFT特征和基于SIFT的顏色特征的多特征融合模型。3.深入研究了AlexNet和GoogLeNet兩種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并基于它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在中草藥植物系統(tǒng)中構(gòu)建了相應(yīng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了中草藥植物圖像檢索系統(tǒng),包括圖像特征提取、特征索引以及特征檢索等功能。
【關(guān)鍵詞】：中藥草植物圖像檢索 多特征融合 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題背景11-12
• 1.2 課題研究意義12-13
• 1.3 本文工作13
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13-14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第2章 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究15-27
• 2.1 底層特征15-21
• 2.1.1 尺度不變特征變換(SIFT)15-17
• 2.1.2 梯度方向直方圖(HOG)17-18
• 2.1.3 顏色特征18-21
• 2.2 Bag-of-Words模型21-22
• 2.3 特征學(xué)習(xí)22-26
• 2.3.1 稀疏編碼22-24
• 2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 中草藥植物圖像庫(kù)構(gòu)建27-33
• 3.1 引言27-29
• 3.2 基于中醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)I(yè)詞向量的中草藥植物圖片爬取29-32
• 3.2.1 中醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)I(yè)詞向量構(gòu)建29-30
• 3.2.2 中草藥植物圖片候選集抓取30-31
• 3.2.3 中草藥植物圖像庫(kù)構(gòu)建31-32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 第4章 中草藥植物圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究33-48
• 4.1 多特征融合的BoW模型33-41
• 4.1.1 預(yù)處理和特征提取33-34
• 4.1.2 字典生成34-35
• 4.1.3 編碼35-38
• 4.1.4 池化38-39
• 4.1.5 分類39
• 4.1.6 多特征融合的BoW模型39-41
• 4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)41-46
• 4.2.1 AlexNet41-44
• 4.2.2 GoogLeNet44-46
• 4.2.3 模型訓(xùn)練46
• 4.3 本章小結(jié)46-48
• 第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析48-58
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集48-49
• 5.2 多特征融合的BoW模型49-55
• 5.2.1 圖像塊的大小50-51
• 5.2.2 視覺(jué)詞典的大小51-52
• 5.2.3 池化52-53
• 5.2.4 編碼53-54
• 5.2.5 多特征融合模型54-55
• 5.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)55-57
• 5.4 本章小結(jié)57-58
• 第6章 中草藥植物圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)58-66
• 6.1 系統(tǒng)概述58
• 6.2 系統(tǒng)架構(gòu)58-59
• 6.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)59-61
• 6.3.1 特征提取59-60
• 6.3.2 特征索引60-61
• 6.3.3 圖像檢索61
• 6.4 系統(tǒng)展示61-65
• 6.5 本章小結(jié)65-66
• 第7章 總結(jié)與展望66-68
• 7.1 總結(jié)66-67
• 7.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果74-75
• 致謝75

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5 汪友寶;基于多分辨率和顯著特征的圖像檢索方法研究[D];上海大學(xué);2015年

6 張運(yùn)超;面向海量圖像檢索的視覺(jué)編碼方法分析與優(yōu)化[D];北京理工大學(xué);2015年

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1 趙鴻;基于尺度不變局部特征的圖像檢索研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 孫劍飛;基于圖像索引的熱點(diǎn)話題檢索方法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

3 章進(jìn)洲;圖像檢索中的用戶意圖分析[D];南京理工大學(xué);2015年

4 苗思楊;移動(dòng)圖像檢索中的漸進(jìn)式傳輸方式研究[D];大連海事大學(xué);2015年

5 都業(yè)剛;基于顯著性的移動(dòng)圖像檢索[D];大連海事大學(xué);2015年

6 王夢(mèng)蕾;基于用戶反饋和改進(jìn)詞袋模型的圖像檢索[D];南京理工大學(xué);2015年

7 許鵬飛;基于草圖的海量圖像檢索方法研究[D];浙江大學(xué);2015年

8 馮進(jìn)麗;基于BoF的圖像檢索與行為識(shí)別研究[D];山西大學(xué);2015年

9 喬維強(qiáng);基于低級(jí)特征和語(yǔ)義特征的醫(yī)學(xué)圖像檢索[D];北京理工大學(xué);2015年

10 蔣國(guó)寶;基于內(nèi)容的概念建模和圖像檢索重排序[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的中草藥圖像檢索關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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