[发明专利]基于区域卷积神经网络的精确图像检索方法在审
| 申请号： | 201610148294.1 | 申请日： | 2016-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN105868269A | 公开（公告）日： | 2016-08-17 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;赵德海;李忠伟;宫文娟;卢清华 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于区域卷积神经网络的精确图像检索方法，利用区域卷积神经网络分析图像的内容，并且标定图像所包含的物体的区域和数量，输入检索条件，通过遍历整个图像数据库就可以准确的输出所有包含该物体的图像。区域卷积神经网络可以分析图像中的所有物体，并且卷积神经网络拥有很高的准确率，相比于传统方法，在很大程度上避免了遗漏或者错误检索的情况，达到精确检索的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 区域 卷积 神经网络 精确 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于区域卷积神经网络的精确图像检索方法，其特征在于，包括物体定位和物体识别两个过程，使用选择性搜索的方式进行物体定位，使用卷积神经网络进行物体识别；遍历图像数据库，对于每一张图片，使用选择性搜索的方式产生目标假设区域，然后使用卷积神经网络对每一个目标假设区域进行识别，得出分类结果，判断该图像是否包含所要检索的内容，进行统计。
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