基于深度学习的图像检索研究

发布时间：2017-11-13 02:00

  本文关键词：基于深度学习的图像检索研究

  更多相关文章： 图像检索 深度学习 语义特征 栈式自编码 哈希编码

【摘要】：近年来,随着Internet和多媒体技术及应用的飞速发展,人们接触到的网络数据日益增多,图像作为网络数据的主要成分,包含丰富的信息,如何迅速、准确地从大规模的图像数据中挖掘出用户所需的图像信息,并对图像数据进行有效组织和管理,是当前我们面临的一个重大挑战。为了实现有效地从大量资源中检索所需图像,基于内容的图像检索技术诞生了,由于其具有重大的研究意义和实用价值,该技术已成为国内外的研究热点,并广泛应用于社会安全、医学、数字图书馆等领域。虽然目前研究者们已经对基于内容的图像检索技术进行了大量研究,并取得了很多研究成果,但是还有许多技术不太成熟,需要更深入地研究。本论文首先分析了国内外基于内容的图像检索的研究现状,指出当前基于内容的图像检索中存在的问题并详细阐述了基于内容的图像检索基础知识和深度学习模型,在理解和掌握基于内容的图像检索相关领域知识的基础上,提出了一种基于深度学习结合监督信号的图像特征提取算法。本算法能够对特征不明显的图像进行很好的特征表达。针对当前图像检索领域普遍存在的分类和检索准确率不够高的问题,本文以具有强大分类和学习能力的栈式自编码网络为基础,提出一种基于哈希编码和监督信号的栈式自编码神经网络算法,并实现了一个基于该算法的图像检索系统,在很大程度上提高了分类和检索准确率,即通过降低相似图像的差异,同时增大不同图像的差异,达到较好的检索效果。本文算法分为两个阶段:(1)本算法首先通过Softmax微调网络参数,将输入图像归入大量标签类中,然后采用从相同标签类的图像中提取的特征彼此接近,同时从不同标签类的图像中提取的特征彼此远离的思想,通过最小化验证损失函数再次对网络参数进行微调,并使用输入图像在该网络中的高层特征训练另一个分类器,从而实现一个具有较好分类效果的网络。(2)本算法通过对网络提取的原始图像的高层语义特征进行哈希编码,通过比较查询图像和图像库中图像的哈希码之间的汉明距离,实现图像检索功能。最后,本论文在CIFAR-10图像库和MINIST手写字符集上进行了大量实验,通过对比各种算法的分类准确率和用于评价图像检索性能的平均准确率,表明本文提出的方法具有较好的分类和检索性能,对今后的研究有一定的参考及应用价值。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1178567