發(fā)布時間：2018-04-26 21:35

  本文選題：哈希 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2017年02期

【摘要】：為解決傳統(tǒng)的基于人工視覺特征的圖像哈希檢索方法不一定能保留圖像語義相似性,導(dǎo)致檢索性能不好的問題,提出一個高效的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的哈希編碼檢索方法。去掉AlexNet網(wǎng)絡(luò)原來的F7層,加入新的節(jié)點(diǎn)為48且激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)的全連接層,采用該改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型針對目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào),閾值設(shè)置為0.5,二值化新加入層的激活值得到哈希二進(jìn)制編碼,采用哈希編碼進(jìn)行檢索。在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與CNNH+相比性能提升了30%,在MINST數(shù)據(jù)集上也優(yōu)于其它方法,驗(yàn)證了該方法對于大規(guī)模圖像檢索的有效性。
[Abstract]:In order to solve the traditional image hash retrieval method based on artificial visual features, the problem that the image semantic similarity can not be retained and the retrieval performance is poor, an efficient hash coding retrieval method based on the convolution neural network is proposed. The original F7 layer of AlexNet network is removed, the new node is added to 48 and the activation function is sigmoid The full connection layer of the function uses the improved network model to fine tune the target data set. The threshold is set to 0.5. The activation of the two value added layer is worth the hash binary encoding and the hash code is used to retrieve. The experimental results on the CIFAR-10 dataset show that the performance of this method is improved by 30% compared with the CNNH+, in the MINST dataset. It is also superior to other methods to verify the effectiveness of the method for large-scale image retrieval.

【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計算機(jī)與信息安全學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013GXNSFAA019350) 廣西科技公關(guān)基金項(xiàng)目(桂科攻1598019-6)
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1807807