【摘 要】
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传统的基于内容的图像检索方法缺少自主学习能力,图像表达能力不强,严重制约其图像检索性能,而深度学习模型为图像检索提供了新思路.本文提出一种深度PCA子空间极限学习机图
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672205)资助
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传统的基于内容的图像检索方法缺少自主学习能力,图像表达能力不强,严重制约其图像检索性能,而深度学习模型为图像检索提供了新思路.本文提出一种深度PCA子空间极限学习机图像检索算法.首先将图像进行分块处理,采用多层级联主成分分析作为卷积滤波层,将图像映射到深层PCA子空间,然后通过深度极限学习机获得深层子空间稀疏特征,实现图像的深层特征提取.最后对特征进行哈希编码,利用编码实现快速图像检索.在MNIST、CIFAR-10和CALTECH256等数据集上的实验结果表明,该算法在训练效果和训练时间上都具有较好的性能,与卷积神经网络等深度学习框架相比,具有结构简洁、收敛速度快等优点.
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