基于多尺度卷积神经网络的图像检索算法

发布时间：2017-12-05 01:15

  本文关键词：基于多尺度卷积神经网络的图像检索算法

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【摘要】：图像检索一直是模式识别领域非常重要的研究方向,有着十分重要的研究意义。构建了一种多尺度的卷积神经网络结构并成功应用到报纸图像检索问题中。由于采用一种有监督的学习策略,因此需要提前对训练集中的图像进行人工标签,而人工标签的准确性会对图像检索效果产生很大影响。针对这个问题,提出用一种基于可视化特征方法来指导人工标签。通过这种方法提高人工标签的准确性,从而提高利用卷积神经网络算法进行图像检索的准确率。
【作者单位】： 深圳报业集团技术中心;
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 0引言报纸一直以来都是信息传播的重要媒介之一,是一种不可或缺的信息载体。报纸内容不单单由单调的文字组成,图像也是重要成份。图像往往比文字更有说服力和感染力,因此对报纸中的图像进行检索有着非常重要的意义。图像检索需要用特定的方式表示图像,例如用图像的颜色、纹理

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本文编号：1253028