發(fā)布時間：2018-03-06 01:30

  本文選題：圖像檢索　切入點：Gabor小波　出處：《沈陽工業(yè)大學學報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對圖像數(shù)據(jù)庫日漸龐大的問題,研究了將特征提取與深度學習相結合進行圖像檢索的方法,提出了基于Gabor小波變換和受限玻爾茲曼機(RBM)的特征提取和降維模型.將整幅圖像劃分成局部圖像塊,利用Gabor濾波器組提取圖像特征,通過RBM對特征進行學習和編碼,從而實現(xiàn)圖像特征的降維處理.采用基于深度信念網(wǎng)絡(DBN)和Softmax分類器的圖像檢索算法,利用Corel圖像庫進行新方法的圖像檢索實驗,并與其他兩種方法進行比較.結果表明,本文方法在準確率、查全率和檢索時間上均具有較好的性能,能得到更好的圖像檢索結果.
[Abstract]:Aiming at the increasing problem of image database, this paper studies the method of image retrieval by combining feature extraction with depth learning. A feature extraction and dimensionality reduction model based on Gabor wavelet transform and constrained Boltzmann machine is proposed. The whole image is divided into local image blocks, and the feature is extracted by Gabor filter bank, and the feature is studied and coded by RBM. The image retrieval algorithm based on depth belief network (DBN) and Softmax classifier is used to carry out the experiment of new method image retrieval by using Corel image database, and compared with the other two methods. This method has better performance in accuracy, recall and retrieval time, and can obtain better image retrieval results.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學滿洲里學院;吉林大學儀器科學與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61403160) 內(nèi)蒙古高等學�？茖W研究基金資助項目(NJZY6558)
【分類號】：TP391.41

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