分析基于内容的图像视频检索方法

• 作者: 陈婷婷 王超 潘正高 张志伟
• 来源期刊: 智库时代
• 关键词: 图像检索 视频检索 深度学习 卷积神经网络 特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（34）
• 所属期刊栏目: 智者论道
• 页码范围: 233-234
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

随着多媒体技术的发展，人们越来越热衷于用图像去记录生活中的信息，图像的规模也日益增大。因此，如何行之有效地对这些海量的图像资源进行检索，一直以来是研究者们十分关注的问题。过去几十年图像检索技术发展迅猛，越来越多的图像检索方法不断地被提出和改良。从基于文本的图像检索技术到基于内容的图像检索技术，人们摆脱了繁杂的手工图像标注，用有效的图像特征来表达图像的内容以实现对特定图像的检索；从基于传统的手工特征设计到基于学习的图像特征提取方法，人们对图像的特征，从用连续的图像特征向量到离散的特征向量，人们将卷积神经网络与深度学习[1]相结合，通过卷积层提取图像特征，卷积池层降维压缩去噪声等，极大地加快了图像检索的速度。