[发明专利]一种基于分层卷积神经网络的图像检索方法有效
| 申请号： | 201710937041.7 | 申请日： | 2017-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN107908646B | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 杨曦;王楠楠;杨东;高新波;宋彬 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06N3/04;G06K9/46 |
| 代理公司： | 11491 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 郭伟红 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于分层卷积神经网络的图像检索方法，主要解决现有全天空极光图像检索中准确率较低的问题。其实现步骤为：①采用自适应极化栅栏法确定全天空极光图像的局部关键点；②提取全天空极光图像的局部SIFT特征并构建视觉字典；③对卷积神经网络进行预训练和微调并构建极化区域池化层；④提取全天空极光图像的区域CNN特征和全局CNN特征；⑤对所有特征进行二值化处理并构建分层特征；⑥构建倒排索引表并分开保存全局CNN特征；⑦提取查询图像的分层特征并计算其与数据库图像的相似度，输出检索结果。本发明使用分层特征实现了局部关键点之间的匹配，解决了现有图像检索方法中虚警率较高的问题，具有检索准确率高的优点，适用于实时图像检索。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 卷积 神经网络 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分层卷积神经网络的图像检索方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n(1)对输入的全天空极光图像数据库D＝{I
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