[发明专利]一种基于深度CNN特征的图像检索和分类方法在审
| 申请号： | 202110629365.0 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113343002A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 邹送上;陈浩;徐江龙 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F16/51 | 分类号： | G06F16/51;G06F16/53;G06F16/55;G06F16/583;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南楚墨知识产权代理有限公司 43268 | 代理人： | 陈晓娟 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度CNN特征的图像检索和分类方法，其特征在于：该方法流程如下：(1)把查询图像输入CBIR系统内预处理；(2)利用已学习好的CNN提取图像的特征；(3)特征提取完成后，将信息输送至检索模块；(4)通过稀疏编码采用余弦距离进行相似性度量；(5)索引和检索到相关信息，输出检索结果；(6)通过CNN的算法，调整CNN的每个参数的学习率，自动提取数据的局部特征，并进行归档；本发明方法的网络特征提取能力比传统网络要有所提升，训练学习到的哈希码具有较佳的判别力，能够有效实现对多媒体图像检索及特征表达。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 cnn 特征 图像 检索 分类 方法 | ||
【主权项】：
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