[发明专利]一种基于卷积深度置信网络的图像分类检索方法在审
| 申请号： | 201910329040.3 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110119455A | 公开（公告）日： | 2019-08-13 |
| 发明（设计）人： | 王文卿;焦鹏飞;刘涵;刘伟 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积深度置信网络的图像分类检索方法。具体实施步骤为：步骤1：将图像数据集中的图片进行预处理，得到尺寸统一的灰度图片，将所述灰度图片随机划分为两部分，一部分为训练集，另一部分为测试集；构建一个CDBN模型；步骤2：用训练集对CDBN模型进行训练；步骤3：将测试集中的图像作为查询图像，用训练好的CDBN模型对查询图像进行分类，输出图像的类别标号；步骤4：对图像数据集中相同类别标号的图像使用hog特征描述子进行类内检索排序，最终得到图像检索的结果。本发明中CDBN模型可以获得具有局部不变性和能够学习高阶统计特征，表达能力和可区分性更强，能够改进和提升图像分类检索技术。 | ||
| 搜索关键词： | 图像分类 检索 查询图像 灰度图片 类别标号 图像数据 训练集 卷积 置信 预处理 高阶统计特征 检索技术 可区分性 输出图像 图像检索 图像使用 不变性 测试集 描述子 构建 排序 网络 图像 测试 分类 改进 统一 学习 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积深度置信网络的图像分类检索方法，其特征在于，具体实施步骤为：步骤1：将图像数据集中的图片进行预处理，得到尺寸统一的灰度图片，将所述灰度图片随机划分为两部分，一部分为训练集，另一部分为测试集；构建一个CDBN模型(1)；步骤2：用训练集对CDBN模型(1)进行训练；步骤3：将测试集中的图像作为查询图像，利用步骤2中训练好的CDBN模型(1)对查询图像进行分类，输出图像的类别标号；步骤4：对图像数据集中相同类别标号的图像使用hog特征描述子进行类内检索排序，最终得到图像检索的结果。
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