深度学习和迭代量化在图像检索中的应用研究

作者:甄俊杰; 应自炉; 赵毅鸿; 黄尚安

摘要:基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取和对特征进行多比特量化编码。近年来,基于内容的图像检索使用低级可视化特征对图像进行描述,存在'语义鸿沟'问题;其次,传统量化编码使用随机生成的投影矩阵,该矩阵与特征数据无关,因此不能保证量化的精确度。针对目前存在的这些问题,本文结合深度学习思想与迭代量化思想,提出基于卷积神经网络VGG16和迭代量化(Iterative Quantization, ITQ)的图像检索方法。使用在公开数据集上预训练VGG16网络模型,提取基于深度学习的图像特征;使用ITQ方法对哈希哈函数进行训练,不断逼近特征与设定比特数的哈希码之间的量化误差最小值,实现量化误差的最小化;最后使用获得的哈希码进行图像检索。本文使用查全率、查准率和平均精度均值作为检索效果的评价指标,在Caltech256图像库上进行测试。实验结果表明,本文提出的算法在检索优于其他主流图像检索算法。

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关键词:
  • 图像检索
  • 深度学习
  • 迭代量化
  • 哈希码

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期刊名称:信号处理

期刊级别:北大期刊

期刊人气:2596

杂志介绍:
主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国电子学会
出版地方:北京
快捷分类:电子
国际刊号:1003-0530
国内刊号:11-2406/TN
邮发代号:18-143
创刊时间:1985
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:1.5
综合影响因子:1.17