【摘要】：圖像檢索問題作為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)基本問題,已經(jīng)有很多學(xué)者對它進(jìn)行過分析和研究。本世紀(jì)初,人們逐漸認(rèn)識到低級特征和高級語義特征之間固有的“語義鴻溝”,開始涉及基于語義的圖像檢索,但收效甚微。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)為飽受到傳統(tǒng)人工特征困擾的基于語義的圖像檢索問題打開了新的大門。相比較傳統(tǒng)方法,深度學(xué)習(xí)模型在挖掘深層次特征上有驚人的能力,更可能滿足圖像語義特征學(xué)習(xí)。但是,深度學(xué)習(xí)本身也處在一個(gè)快速發(fā)展的階段,并不是完全成熟的工具,在使用過程中需要克服一些深度學(xué)習(xí)本身帶來的問題。例如,深度模型在實(shí)際訓(xùn)練中的參數(shù)優(yōu)化問題。同時(shí)我們該選擇什么樣的深度模型來應(yīng)對基于語義的圖像檢索問題,是我們首先需要考慮的。本文梳理了圖像檢索技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歷程。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于語義的圖像檢索框架。該框架中主要包含三部分:(1)特征提取網(wǎng)絡(luò),在本文中稱為多層級的圖像語義特征提取網(wǎng)絡(luò),框架通過該網(wǎng)絡(luò)提取語義特征;(2)特征存儲結(jié)構(gòu),它將提取出來的特征降維并轉(zhuǎn)化成圖像語義距離度量公式可以計(jì)算的格式;(3)圖像語義距離度量公式,框架最終通過它實(shí)現(xiàn)圖像語義距離的計(jì)算。多層級的圖像語義特征提取網(wǎng)絡(luò)是該框架的核心,它的性能直接影響著整個(gè)框架的最終精度,該網(wǎng)絡(luò)能通過其層級結(jié)構(gòu)分次對圖像中的語義特征進(jìn)行提取,獨(dú)特的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使得它可以挖掘圖像中更深層的語義。特征存儲結(jié)構(gòu)將提取出來的圖像語義特征轉(zhuǎn)化成一種更低維更易計(jì)算的融合特征表,而圖像語義距離度量公式則將通過融合特征表計(jì)算圖像之間的語義距離,從而生成檢索結(jié)果序列。在基于語義的圖像檢索框架中,多層級的圖像語義特征提取網(wǎng)絡(luò)可以被替換成其他分類網(wǎng)絡(luò),以靈活地應(yīng)對不同的待檢索圖像。在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,本文框架能夠更加準(zhǔn)確地完成基于語義的圖像檢索工作。
[Abstract]:As a basic problem of computer vision, image retrieval has been analyzed and studied by many scholars. At the beginning of this century, people gradually realized the inherent "semantic gap" between low-level features and high-level semantic features, and began to involve semantic-based image retrieval with little effect. In recent years, depth learning technology has opened a new door for semantic image retrieval, which is beset by traditional artificial features. Compared with the traditional methods, the depth learning model has an amazing ability in mining deep-level features, and it is more likely to satisfy the semantic feature learning of images. However, deep learning itself is also in a rapid development stage, is not a fully mature tool, in the use of the process need to overcome some of the problems caused by the depth of learning itself. For example, the parameter optimization problem of depth model in practical training. At the same time, we should consider what depth model we should choose to deal with the semantic image retrieval problem. This paper reviews the development of image retrieval technology and depth learning technology. On this basis, a semantic-based image retrieval framework is proposed. The framework consists of three parts: (1) feature extraction network, which is called multi-level image semantic feature extraction network in this paper, is used to extract semantic feature; (2) feature storage structure, which reduces the dimension of the extracted feature and converts it into a format that can be calculated by the image semantic distance metric formula; (3) the image semantic distance measurement formula, by which the frame finally realizes the calculation of the image semantic distance. Multi-level image semantic feature extraction network is the core of the framework, and its performance directly affects the final accuracy of the whole framework. Unique structural design allows it to dig deeper semantics in images. The feature storage structure transforms the extracted image semantic features into a fusion feature table with lower dimension and easier to calculate, and the image semantic distance measurement formula calculates the semantic distance between images through the fusion feature table. Thus, the retrieval result sequence is generated. In the semantic-based image retrieval framework, the multi-level semantic feature extraction network can be replaced with other classification networks to flexibly deal with different images to be retrieved. The test results on multiple datasets show that the proposed framework is more accurate than the existing methods in image retrieval based on semantics.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：2390053