一种基于卷积神经网络深度特征的分级图像检索方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810066649.1
IPC分类号：G06F16/583;G06N3/04
申请日期：
2018-01-24
申请人：
湖南省瞬渺通信技术有限公司

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于卷积神经网络深度特征的分级图像检索方法
申请号	CN201810066649.1	申请日期	2018-01-24
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-07-13	公开/公告号	CN108280187A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/583	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;5;8;3;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	湖南省瞬渺通信技术有限公司	申请人地址	湖南省长沙市岳麓区绿地中央广场6栋1721室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖南省瞬渺通信技术有限公司	当前权利人	湖南省瞬渺通信技术有限公司
发明人	余莉;韩方剑;罗迤文
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络深度特征的分级图像检索方法。基本原理是，首先，训练用于特征提取的卷积神经网络，确定网络参数；然后，利用训练好的卷积神经网络提取图像特征，可以得到多个卷积层二进制特征和一个全连接层二进制特征；其次，将多个卷积层二进制特征用于初筛检索阶段，进一步压缩后进行多特征相似度融合，筛选出候选图像集，减小检索范围；最后，利用全连接层二进制特征在候选图像集上进行精确检索，得到最终检索结果。基于公共图像检索数据集的实验结果表明，相比于现有的图像检索方法，本方法采用图像的表征方式更全面，特征压缩方法更简单高效，检索准确率较高，并且分级检索的方式分散系统计算量，有利于并行加速实现，具有实用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供