基于Gabor滤波器和深度学习的图像检索方法

发布时间：2018-03-06 01:30

  本文选题：图像检索　切入点：Gabor小波　出处：《沈阳工业大学学报》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对图像数据库日渐庞大的问题,研究了将特征提取与深度学习相结合进行图像检索的方法,提出了基于Gabor小波变换和受限玻尔兹曼机(RBM)的特征提取和降维模型.将整幅图像划分成局部图像块,利用Gabor滤波器组提取图像特征,通过RBM对特征进行学习和编码,从而实现图像特征的降维处理.采用基于深度信念网络(DBN)和Softmax分类器的图像检索算法,利用Corel图像库进行新方法的图像检索实验,并与其他两种方法进行比较.结果表明,本文方法在准确率、查全率和检索时间上均具有较好的性能,能得到更好的图像检索结果.
[Abstract]:Aiming at the increasing problem of image database, this paper studies the method of image retrieval by combining feature extraction with depth learning. A feature extraction and dimensionality reduction model based on Gabor wavelet transform and constrained Boltzmann machine is proposed. The whole image is divided into local image blocks, and the feature is extracted by Gabor filter bank, and the feature is studied and coded by RBM. The image retrieval algorithm based on depth belief network (DBN) and Softmax classifier is used to carry out the experiment of new method image retrieval by using Corel image database, and compared with the other two methods. This method has better performance in accuracy, recall and retrieval time, and can obtain better image retrieval results.
【作者单位】： 内蒙古大学满洲里学院;吉林大学仪器科学与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61403160) 内蒙古高等学校科学研究基金资助项目(NJZY6558)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1572777