基于卷积神经网络和哈希编码的图像检索方法

发布时间：2017-06-17 13:11

  本文关键词：基于卷积神经网络和哈希编码的图像检索方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在图像检索中,传统的基于人工特征的检索方法并不能取得很好的效果。为此提出一种结合卷积神经网络和以前最好水准的哈希编码策略的图像检索方法。鉴于近几年卷积神经网络在大量的计算机视觉任务上的巨大进步,该方法首先使用在ILSVRC数据集上预训练过的VGGNet-D网络模型对实验图像数据集提取卷积特征来得到图像的深层表示,再采用以前最好水准的哈希策略将这些深层表示进行编码,从而得到图像的二进制码,最后再进行快速图像检索。在两个常用的数据集Caltech101和Caltech256上的实验结果表明,本文方法的5个策略相比于以前最好水准的相应的图像检索策略在"精度-召回率"和"平均正确率值-编码位数"两个指标上能获得更优异的性能,证明了本文方法在图像检索上的有效性。
【作者单位】： 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院;广西高校图像图形智能处理重点实验室;
【关键词】： 图像检索 人工特征 卷积神经网络 卷积特征 哈希编码
【基金】：国家自然科学基金项目(61462018) 广西学位与研究生教育改革和发展专项课题(JGY2014060) 广西数字传播与文化软实力中心开放项目(ZFZD1408008) 广西高校图像图形智能处理重点实验室开放基金项目(LD15042X)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 基于内容的图像检索是通过对图像内容的分析来搜索相似的图像,近些年一直被多媒体研究者广泛地研究。随着该研究领域的发展,虽然出现了许多新技术,但由于机器获得的低水平图像像素和人 类接受的高水平语义概念之间存在语义鸿沟问题,是另外一个具有代表性的方法,其利用非线性

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 韩法旺;;基于云计算模式的图像检索研究[J];情报科学;2011年10期

2 何岩;;以计算机为基础的色彩图像检索方法与研究[J];计算机光盘软件与应用;2013年12期

3 郭海凤;李广水;仇彬任;;基于融合多特征的社会网上图像检索方法[J];计算机与现代化;2013年12期

4 柏正尧,周纪勤;基于复数矩不变性的图像检索方法研究[J];计算机应用;2000年10期

5 夏峰,张文龙;一种图像检索的新方法[J];计算机应用研究;2002年11期

6 邓诚强,冯刚;基于内容的多特征综合图像检索[J];计算机应用;2003年07期

7 斯白露,高文,卢汉清,曾炜,段立娟;基于感兴趣区域的图像检索方法[J];高技术通讯;2003年05期

8 刘怡,于沛;基于“知网”的新闻图像检索方法[J];河南师范大学学报(自然科学版);2003年02期

9 张荣,郑浩然,李金龙,王煦法;进化加速技术在图像检索中的应用[J];计算机工程与应用;2004年16期

10 黄德才,胡嘉,郑月锋;交互式图像检索中相关反馈进展研究[J];计算机应用研究;2005年09期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 陈旭文;朱红丽;;一种高效的图像检索方法[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年

2 周向东;张亮;张琪;刘莉;殷慷;施伯乐;;一种新的图像检索相关反馈方法[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2002年

3 陈世亮;李战怀;闫剑锋;;一种基于本体描述的空间语义图像检索方法[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2004年

4 赵海英;彭宏;;基于最优近似反馈的图像检索[A];’2004系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2004年

5 许相莉;张利彪;于哲舟;周春光;;基于商空间粒度计算的图像检索[A];第八届全国信息隐藏与多媒体安全学术大会湖南省计算机学会第十一届学术年会论文集[C];2009年

6 李凌伟;周荣贵;刘怡;;基于概念的图像检索方法[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2002年

7 杨关良;李忠杰;徐小杰;;基于代表色的图像检索方法研究[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年

8 彭瑜;乔奇峰;魏昆娟;;基于多示例学习的图像检索方法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年

9 胡敬;武港山;;基于语义特征的风景图像检索[A];2009年研究生学术交流会通信与信息技术论文集[C];2009年

10 许天兵;;一种基于语义分类的图像检索方法[A];中国图象图形学会第十届全国图像图形学术会议（CIG’2001）和第一届全国虚拟现实技术研讨会（CVR’2001）论文集[C];2001年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 崔超然;图像检索中自动标注、标签处理和重排序问题的研究[D];山东大学;2015年

2 杨迪;基于内容的分布式图像检索[D];北京邮电大学;2015年

3 张旭;网络图像检索关键技术研究[D];西安电子科技大学;2014年

4 吴梦麟;基于半监督学习的医学图像检索研究[D];南京理工大学;2015年

5 汪友宝;基于多分辨率和显著特征的图像检索方法研究[D];上海大学;2015年

6 张运超;面向海量图像检索的视觉编码方法分析与优化[D];北京理工大学;2015年

7 高毫林;基于哈希技术的图像检索研究[D];解放军信息工程大学;2014年

8 李清亮;图像检索中判别性增强研究[D];吉林大学;2016年

9 李展;基于多示例学习的图像检索与推荐相关算法研究[D];西北大学;2012年

10 郭丽;基于内容的商标图像检索研究[D];南京理工大学;2003年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 赵鸿;基于尺度不变局部特征的图像检索研究[D];华南理工大学;2015年

2 孙剑飞;基于图像索引的热点话题检索方法研究[D];兰州大学;2015年

3 章进洲;图像检索中的用户意图分析[D];南京理工大学;2015年

4 苗思杨;移动图像检索中的渐进式传输方式研究[D];大连海事大学;2015年

5 都业刚;基于显著性的移动图像检索[D];大连海事大学;2015年

6 王梦蕾;基于用户反馈和改进词袋模型的图像检索[D];南京理工大学;2015年

7 许鹏飞;基于草图的海量图像检索方法研究[D];浙江大学;2015年

8 冯进丽;基于BoF的图像检索与行为识别研究[D];山西大学;2015年

9 乔维强;基于低级特征和语义特征的医学图像检索[D];北京理工大学;2015年

10 蒋国宝;基于内容的概念建模和图像检索重排序[D];复旦大学;2014年

  本文关键词：基于卷积神经网络和哈希编码的图像检索方法，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：458434