【摘 要】
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基于内容的图像检索是“以图找图”的检索系统,它根据图像内部隐含的语义信息在图像库中查找与之匹配的图像。已有的基于内容图像检索技术是通过提取图像的视觉特征来实现图
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基于内容的图像检索是“以图找图”的检索系统,它根据图像内部隐含的语义信息在图像库中查找与之匹配的图像。已有的基于内容图像检索技术是通过提取图像的视觉特征来实现图像检索,这些视觉特征包括颜色、纹理、形状和关键点等。然而,人们所设计出的特征描述子不具备一般性、通用性,一种描述子针对特定对象具有很强的表达能力,但用于描述其他对象时效果可能不佳。为了解决这个难题,本文利用深度学习方法来自动提取图像特征,并将这些图像特征转换为局部敏感哈希表,以加快图像检索速度。本文主要工作如下:(1)利用Alex Net网络来自动获得图像特征。首先利用大型图像数据集来预训练此网络,以捕获通用图像的特征信息;然后在此基础上训练小数据集的目标库,以支持自动获取与目标库类型匹配的图像特征;最后将此网络中Fc7层的输出作为图像的特征向量。(2)对于从上面获得的图像特征向量,采用p-stable局部敏感哈希函数,将这些特征向量存储到哈希索引中,以加快与目标特性相近的图像检索。(3)通过与基于颜色矩的图像检索等三种方法的对比实验,表明本文所提出的基于Alex Net的图像检索系统,在查准率和查全率方面具有明显的优势,从而能够有效地解决传统特征提取不具备通用性和鲁棒性的问题。
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