基于多尺度卷积神经网络的图像检索算法

• 作者: 王利卿 黄松杰
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 卷积神经网络 特征提取 报纸图片
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 2593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.1511342

摘要

图像检索一直是模式识别领域非常重要的研究方向,有着十分重要的研究意义.构建了一种多尺度的卷积神经网络结构并成功应用到报纸图像检索问题中.由于采用一种有监督的学习策略,因此需要提前对训练集中的图像进行人工标签,而人工标签的准确性会对图像检索效果产生很大影响.针对这个问题,提出用一种基于可视化特征方法来指导人工标签.通过这种方法提高人工标签的准确性,从而提高利用卷积神经网络算法进行图像检索的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王利卿		8	21	3.0	4.0
2	黄松杰		1	11	1.0	1.0