- 专利标题: 一种基于卷积神经网络的两阶段图像检索方法
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申请号: CN201911396473.7申请日: 2019-12-30
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公开(公告)号: CN111198959A公开(公告)日: 2020-05-26
- 发明人: 李玉华 , 王昌海 , 范艳焕 , 贺智强 , 韩旭 , 张建伟 , 马江涛 , 黄万伟 , 马军霞 , 陈明 , 马欢 , 孙玉胜
- 申请人: 郑州轻工业大学
- 申请人地址: 河南省郑州市金水区东风路5号
- 专利权人: 郑州轻工业大学
- 当前专利权人: 郑州轻工业大学
- 当前专利权人地址: 河南省郑州市金水区东风路5号
- 代理机构: 郑州优盾知识产权代理有限公司
- 代理商 栗改
- 主分类号: G06F16/51
- IPC分类号: G06F16/51 ; G06F16/55 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明提出了一种基于卷积神经网络的两阶段图像检索方法,其步骤如下:在VGG16网络的卷积层和密集连接层之间添加特征提取层构建卷积神经网络模型;利用训练集和验证集对卷积神经网络模型进行训练,利用反向传播调整卷积神经网络模型的参数;将测试集输入训练好的卷积神经网络模型,利用哈希函数映射将特征向量映射得到二进制哈希码,利用softmax分类函数对密集连接层输出的向量进行分类,构建二级索引库;将待检索图像输入训练好的卷积神经网络模型,进行第一阶段的检索,进行第二阶段检索。本发明在相应的图像类别下进一步搜索,通过分类优化检索实现了图像的精确分类和快速检索,加快了相似特征的检索速度,提高了查询效率。
公开/授权文献
- CN111198959B 一种基于卷积神经网络的两阶段图像检索方法 公开/授权日:2023-03-28