基于深度卷积神经网络的图像检索算法研究

发布时间：2018-05-09 09:49

  本文选题：图像检索 + 卷积神经网络　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度;然后,对深度卷积神经网络模型LeNet-L进行预训练,得到训练好的网络模型,进而提取出图像高层语义特征;最后,通过距离函数比较待检图像与图像库的相似度,得出相似图像。在Corel数据集上,与原模型以及传统基于SVM主动学习图像检索方法相比,该图像检索方法有较高的准确性。经实验结果表明,改进后的卷积神经网络具有更好的检索效果。
[Abstract]:In order to solve the loss of feature information caused by convolution neural network in extracting image features and improve the accuracy of image retrieval, an image retrieval algorithm based on improved convolution neural network (LeNet-L) is proposed. Firstly, the network structure of LeNet-5 convolution neural network is improved to increase the depth of network structure. Then, the advanced convolution neural network model LeNet-L is pre-trained to obtain the trained network model, and then extract the high-level semantic features of the image. The similarity between the image and the image library is compared by the distance function, and the similar image is obtained. Compared with the original model and the traditional active learning image retrieval method based on SVM, this image retrieval method has higher accuracy in Corel dataset. The experimental results show that the improved convolution neural network has better retrieval effect.
【作者单位】： 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;北京信息科技大学计算机学院;首都医科大学宣武医院;
【基金】：网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201504) 国家自然科学基金资助项目(61271304) 北京成像技术高精尖创新中心项目(BAICIT-2016003) 2014年度国家社会科学基金委托课题(14@ZH036)
【分类号】：TP183;TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 旷章辉;王甲海;周雅兰;;用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题[J];计算机科学;2009年03期

2 高永建 ,吴健康;神经网络及其识别应用简介[J];电信科学;1990年02期

3 谢国梁;;神经网络:从希望到现实[J];激光与光电子学进展;1991年01期

4 郑士贵;文献自动阅读神经网络[J];管理科学文摘;1996年08期

5 吕芬;赵生妹;;基于Hopfield神经网络的噪声字母识别[J];计算机与信息技术;2005年12期

6 李毅;童红俊;宋贵宝;李冬;;神经网络在飞行器航迹仿真计算中的应用[J];海军航空工程学院学报;2006年05期

7 林钢;;基于SOM神经网络对潜在客户的挖掘[J];南宁职业技术学院学报;2006年04期

8 杨帆;陈劲杰;唐梅华;陈鑫;;简论神经网络在搜索中的应用[J];机械管理开发;2008年01期

9 朱红斌;;LVQ神经网络在交通事件检测中的应用[J];计算机工程与应用;2008年34期

10 李彤岩;李兴明;;神经网络在确定关联规则挖掘算法权值中的应用研究[J];计算机应用研究;2008年05期

相关会议论文 前10条

1 陈文新;王长富;戴蓓倩;;基于神经网络的汉语四声识别[A];第一届全国语言识别学术报告与展示会论文集[C];1990年

2 李睿;李明军;;一种模糊高斯基神经网络在数值逼近上的仿真[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2006年

3 许旭萍;臧道青;;采用Hopfield神经网络实施缸盖表面点阵字符识别[A];第十五届全国汽车检测技术年会论文集[C];2011年

4 朱长春;;神经网络用于线性时固有系统的广义状态转移矩阵的识别[A];中国工程物理研究院科技年报（1999）[C];1999年

5 王玉斌;李永明;王颖;;用数据挖掘和神经网络技术预测工程造价[A];第十一届全国电工数学学术年会论文集[C];2007年

6 应捷;袁一方;;神经网络指纹特征点匹配算法的改进[A];2007'中国仪器仪表与测控技术交流大会论文集（二）[C];2007年

7 谢小良;符卓;;基于Hopfield神经网络的单周期船舶调度模型及算法[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2008年

8 陈意;;神经网络在船舶识别一个应用[A];船舶航泊安全的新经验新技术论文集（上册）[C];2007年

9 王辉;杨杰;黎明;蔡念;;一种基于神经网络的图像复原方法[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）[C];2006年

10 贾睿;徐启强;刘艳;;基于神经网络的网壳结构近似分析研究[A];第二十一届全国振动与噪声高技术及应用学术会议论文集[C];2008年

相关重要报纸文章 前1条

1 中国科技大学计算机系　邢方亮;神经网络挑战人类大脑[N];计算机世界;2003年

相关博士学位论文 前10条

1 李晓刚;基于神经网络的码垛机器人视觉位姿测量及伺服控制研究[D];北京林业大学;2015年

2 户保田;基于深度神经网络的文本表示及其应用[D];哈尔滨工业大学;2016年

3 沈旭;基于序列深度学习的视频分析：建模表达与应用[D];中国科学技术大学;2017年

4 诸勇;正交回归神经网络及其在控制系统中的应用[D];浙江大学;1998年

5 李彦冬;基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D];电子科技大学;2017年

6 包姣;基于深度神经网络的回归模型及其应用研究[D];电子科技大学;2017年

7 田景文;地下油藏的仿真与预测[D];哈尔滨工程大学;2001年

8 彭宏京;基于稀疏RAM的神经网络及其人脸识别应用研究[D];南京航空航天大学;2002年

9 王吉权;BP神经网络的理论及其在农业机械化中的应用研究[D];沈阳农业大学;2011年

10 王鑫;基于表示学习的情感分析关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2017年

相关硕士学位论文 前10条

1 陈彦至;神经网络降维算法研究与应用[D];华南理工大学;2015年

2 蔡邦宇;人脸识别中单次ERP时空特征分析及其快速检索的应用[D];浙江大学;2015年

3 郑川;垃圾评论检测算法的研究[D];西南交通大学;2015年

4 汪济民;基于卷积神经网络的人脸检测和性别识别研究[D];南京理工大学;2015年

5 彭玲玲;基于不确定理论与机器学习的行人检测[D];长安大学;2015年

6 杨陈东;BP-Fisher判别分析法[D];长安大学;2015年

7 孟鑫;基于Hadoop云平台下的客流量预测研究[D];长安大学;2015年

8 张勇;深度卷积神经网络在车牌和人脸检测领域的应用研究[D];郑州大学;2015年

9 宋璐璐;财经职业技术学院票务管理系统的设计与实现[D];西安工业大学;2015年

10 陈锐浩;基于神经网络的口令属性分析工具开发[D];上海交通大学;2015年

，

本文编号：1865552