基于Gabor滤波器和深度学习的图像检索方法

• 作者: 徐娟娟 杨洪军 陈晨
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 Gabor小波 特征提取 降维 深度学习 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 分类器
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 529-534
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2017.05.10

摘要

针对图像数据库日渐庞大的问题,研究了将特征提取与深度学习相结合进行图像检索的方法,提出了基于Gabor小波变换和受限玻尔兹曼机(RBM)的特征提取和降维模型.将整幅图像划分成局部图像块,利用Gabor滤波器组提取图像特征,通过RBM对特征进行学习和编码,从而实现图像特征的降维处理.采用基于深度信念网络(DBN)和Softmax分类器的图像检索算法,利用Corel图像库进行新方法的图像检索实验,并与其他两种方法进行比较.结果表明,本文方法在准确率、查全率和检索时间上均具有较好的性能,能得到更好的图像检索结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晨	吉林大学仪器科学与电气工程学院	122	618	13.0	18.0
2	徐娟娟	内蒙古大学满洲里学院	6	19	2.0	4.0
3	杨洪军	内蒙古大学满洲里学院	7	21	2.0	4.0