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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和流形排序的圖像檢索算法

發(fā)布時(shí)間:2017-06-15 00:02

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【摘要】:針對基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)中低層視覺特征與用戶對圖像理解的高層語義不一致以及傳統(tǒng)的距離度量方式難以真實(shí)反映圖像之間相似程度等問題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和流形排序的圖像檢索算法。首先,將圖像輸入CNN,通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像的監(jiān)督學(xué)習(xí),提取網(wǎng)絡(luò)中全連接層的圖像特征;其次,對圖像特征進(jìn)行歸一化處理,然后用高效流形排序(EMR)算法對查詢圖像所返回的結(jié)果進(jìn)行排序;最后,根據(jù)排序的結(jié)果返回最相似的圖像。在corel數(shù)據(jù)集上,深度圖像特征比基于場景描述的圖像特征的平均查準(zhǔn)率(m AP)提高了53.74%,流形排序比余弦距離度量方式的m AP提高了18.34%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能夠有效地提高圖像檢索的準(zhǔn)確率。
【作者單位】: 武漢科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;武漢科技大學(xué)智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】圖像檢索 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征提取 流形排序
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61003127,61373109)~~
【分類號】:TP391.41
【正文快照】: 2.武漢科技大學(xué)智能信息處理與實(shí)時(shí)工業(yè)系統(tǒng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢430065)(*通信作者電子郵箱46476522@qq.com)0引言基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based Image Retrieval,CBIR)是利用圖像的低層語義特征,如顏色、形狀、紋理等對圖像進(jìn)行檢索的技術(shù)。近年來,眾多研究者在基于內(nèi)

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8 曾U喺

本文編號:450862


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