基于CNN特征和标签信息融合的图像检索

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13_CNN图像检索_20180820

• 编码。BOF，VLAD和FV等。 • 池化。最大卷积激活（ Maximum activations of
convolutions，MAC），计算每个卷积特征图最大值，并将这些值串联。最大池化、平均池化。
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2 使用微调模型• Im源自geNet仅提供了图像的类别标签，因此预训练的CNN模型可以对图像的类别进行分类，但却难以区分同一类的图像。
在 A l e x N e t 中第 1 层有 96 个卷积滤波器，产生 96 张 27*27的热力图，热力图中的每个像素点列特征大小是1*1*96，可看作是对原始图像中某个图像块的描述。
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特征编码与池化
• 当提取列特征时，图像由一组描述符表示。为将这些描述符聚合为全局表示，目前采用2种策略：编码和池化。
• 混合型方法。图像块被多次输入进CNN用于特征提取。编码与索引方法和基于SIFT的检索方法近似。
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基于CNN的图像检索
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1 使用预训练模型
• 流行的CNN网络结构
• CNN网络可以视为一系列非线性函数的集合，它由如卷积，池化，非线性等多个层组成。
• 自网络的底层到顶层，图像滤波器的感受野随逐渐增加。 • AlxNet是最早被提出的，有5个卷积层和3个全连接（FC）层。第一层96个11×11×3滤
region proposal network (RPN)等。
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3 混合型方法
• 使用多网络传递方式。许多图像块从输入图像中获得并被输入网络中进行特征提取，随后进行编码/池化。主要有三种区域检测器：
• grid image patches。如滑动窗等。 • invariant keypoint/region detectors 。如difference

基于特征融合的图像检索方法解析

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2019 年第 15 期
信息与电脑 China Computer & Communication
数据库技术
图像内容，在全面验证分析后打造完善索引。第二，基于内容的图像检索本质上是一种匹配技术形式，整个数据库中需要利用模式识别方式，分类处理图像库中的不同图像特征，与常规数据库检索操作方法明显不同。第三，特征提取和索引能够依托计算机系统完成一系列操作，在一定程度上减少了人工操作的主观随意性，提升了检索效率。第四，整个操作过程是一个逐渐接近反馈的过程。基于内容的检索系统中，图像检索体现出较强的交互能力和系统功能，能够让用户全面参与整个检索操作流程。
Key words: feature fusion; image retrieval; euclidean dist三个重要分支，分别是基于文本的图像检索、基于内容的图像检索、基于语义的图像检索。其中，基于文本的图像检索操作深受文本表达能力的限制，图像检索结果易出现歧义；基于语义的图像检索是以视觉特征为主的检索形式，检索操作复杂，推广性不高；基于内容的图像检索能够弥补以上检索局限，是当前图像检索的主要形式。基于特征融合的图像检索是内容检索的一种重要表达形式，具体表现在颜色、纹理和形状的基本图像特征表达，以此为基本依据开展一系列检索操作。为此，文章结合实际基于特征融合的图像检索问题进行探究。
３基于特征融合的图像检索方法
3.1 借助颜色特点进行检索操作
3.1.1 基本颜色模型选取颜色是图像内容的基本构成要素，图像检索时选择一个
(Nanchang Institute of Technology, Nanchang Jiangxi 330044, China)
Abstract: How to improve the accuracy of content-based image retrieval in the new era has become a problem that needs to be considered and solved in the field of image retrieval. The key to improve the accuracy of content-based image retrieval is to quantify and process the color image, extract the texture features of the image using color co-occurrence matrix, calculate the Euclidean distance between the images, and retrieve the image using weighted color and texture features to meet the user's needs. Therefore, the image retrieval based on feature fusion is taken as the basic research object, and the problems faced by the application of image retrieval method based on feature fusion and the optimization countermeasures are analyzed in order to improve the accuracy of image retrieval.

融合多特征的图像检索算法

融合多特征的图像检索算法图像检索算法是一种应用于计算机视觉领域的技术，它通过对图像特征进行提取和匹配，能够实现从海量图像中快速检索到指定图像的目的。

然而，由于图像特征的多样性和复杂性，单一特征方法往往存在诸多限制，难以满足实际应用需求。

为此，融合多个特征的图像检索算法应运而生。

融合多特征的图像检索算法通过将多种特征信息结合起来，形成更全面、更多样化的图像描述符，从而增强了检索算法的鲁棒性和准确度。

常见的图像特征包括颜色、形状、纹理等，融合多特征的图像检索算法可以采用以下几种方法：一、特征加权融合特征加权融合是将每个特征的重要性进行统计分析，对每个特征赋以不同的权重，进而对多个特征向量进行线性组合，形成一个加权的综合特征向量。

获得加权特征向量后，可以将其输入到分类器中进行训练，并进行图像检索。

二、特征串联融合特征串联融合是将每个特征的向量按特定顺序进行串联，形成一个综合的特征向量。

具体地说，可以将不同特征的向量连接或封装在一起，形成一个“超级向量”，作为最终的特征表示，供分类器使用。

三、特征层级融合特征层级融合是将各个特征分别提取出来，进行多层次、多尺度的融合处理。

它主要思想是利用特征的不同抽象层次，将相对低层的特征信息与相对高层的特征信息相结合，形成更加具有鲁棒性的特征。

典型的特征层级融合算法包括卷积神经网络（CNN）和金字塔方法等。

在实际应用中，融合多特征的图像检索算法具有广泛的应用场景。

例如，在人脸识别、车辆识别、风格识别等方面，该算法都具有重要的研究和应用价值。

随着深度学习技术的发展和计算机硬件的提升，多特征融合图像检索算法将有更加广泛的应用前景和研究发展空间。

基于CNN特征和标签信息融合的图像检索

基于CNN特征和标签信息融合的图像检索李秀华;高珊;宋立明【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)004【摘要】针对基于内容的图像检索(CBIR)中图像底层视觉特征与高层语义特征之间存在的"语义鸿沟"问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征和标签信息融合的图像检索算法.首先使用CNN模型提取图像的CNN特征以及标签信息,然后使用余弦距离分别计算这两个特征的相似度,最后将这两个相似度进行加权融合,用作图像检索排序准则.在caltech101和caltech256数据集上分别进行实验,实验结果表明,所提算法加强了图像特征与高层语义的结合,大大提高了图像检索的查准率.【总页数】8页(P346-353)【作者】李秀华;高珊;宋立明【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类 [J], 梅舒欢;闵巍庆;刘林虎;段华;蒋树强2.一种基于CNN的足迹图像检索与匹配方法 [J], 陈扬;曾诚;程成;邹恩岑;顾建伟;陆悠;奚雪峰3.基于CNN特征加权和区域整合的图像检索 [J], YUAN Hui;LIAO Kai-yang;ZHENG Yuan-lin;CAO Cong-jun;TANG Zi-wei;DENG Xuan4.基于CNN的课堂学生表情图像检索研究 [J], 曾文韬;张晓琴;王小亚;曾瑞;李宗剑5.基于视觉显著和CNN的花卉图像检索软件 [J], 俸萍;陈震海;张瀚匀因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于CNNs的大规模复杂图像检索算法研究共3篇

基于CNNs的大规模复杂图像检索算法研究共3篇基于CNNs的大规模复杂图像检索算法研究1随着互联网的发展，图像检索在各个领域得到了广泛应用。

图像检索是指通过相似度的比对来对查询图片和数据库中的图片进行匹配，从而找出相似度最高的图片。

在大规模数据集上的图像检索任务中，一些传统的方法已经无法满足需求。

因此，基于卷积神经网络(CNNs)的复杂图像检索算法应运而生。

本文将重点介绍CNNs在大规模复杂图像检索中的应用。

一、CNNs介绍卷积神经网络是一种高度优化的神经网络模型，其模型结构主要由卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。

卷积层采用卷积核进行图像滤波，池化层则将卷积核进行下采样操作，激活层使用激励函数对卷积结果进行非线性激活，全连接层对激活结果进行分类。

对于一个具体的输入图像，CNNs将其通过多个卷积层和汇聚层对其进行处理，最后在全连接层中进行分类预测。

相比于传统的图像处理方法，CNNs在参数调节和效果提升上都有了很大的优势。

二、卷积神经网络在大规模复杂图像检索中的应用在大规模图像检索中，CNNs也表现出了非常优异的性能。

为了在实际应用中应对大规模数据的挑战，以下是几种常见的基于CNNs的复杂图像检索算法：1. 微调CNNs微调CNNs是一种常见的复杂图像检索算法。

其主要思路是将在大规模数据集上预训练好的CNNs模型作为基础网络，并对该网络的最后一层进行微调，从而使其适应我们的具体任务。

这种方法不仅能够更快地训练出一个新的图像分类器，还能够使得新分类器的准确率更高。

2. 多层次特征表示图像的特征非常重要，利用CNNs提取的多层次特征来进行复杂图像检索也是一种常见的方法。

在这种方法中，我们通过提取CNNs中不同的特征图来进行图像检索。

由于CNNs会将其内部的特征进行不断的抽象，因此通过这种方法提取的特征，比传统的特征提取方法有更好的鉴别度。

3. 集成多个CNNs模型图像检索的准确度受到多种因素的影响，其中模型的性能是决定图像检索精度的关键因素。

基于深度卷积神经网络的智能图像检索技术研究与应用

基于深度卷积神经网络的智能图像检索技术研究与应用随着科技的不断发展，人们对于图像检索技术的需求也越来越高。

无论是在科研领域、医学领域还是日常生活中，都需要这种技术来快速、准确地检索出我们所需要的图像。

而深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，简称DCNN）作为一种流行的深度学习算法，在图像检索技术中有着广泛的应用前景。

一、深度卷积神经网络简介深度卷积神经网络是深度学习算法中的一种，它的结构类似于人类的神经系统，能够通过学习和识别图像中的特征来完成图像分类、识别和检索等任务。

在深度卷积神经网络中，每一个网络层都包含了卷积层、激活函数层和池化层。

卷积层负责将图像进行卷积运算，提取出图像的特征，激活函数层则负责对输出结果进行非线性变换，滤除多余的信息，池化层则将输出的特征图进行降维处理。

这样，每一层卷积都会输出更加抽象的特征，最终将这些特征进行分类或者检索任务。

二、基于深度卷积神经网络的图像检索技术研究基于深度卷积神经网络的图像检索技术主要通过以下几步实现：（1）特征提取：通过深度卷积神经网络模型对输入的图像进行处理，提取出图像中的特征。

（2）特征编码：将特征压缩成较小的向量，并存储到特征数据库中，以便后续进行比较和检索。

（3）相似度计算：通过计算查询图像与特征数据库中图像的相似程度来完成检索任务。

其中，特征提取是基于深度卷积神经网络的图像检索技术的核心。

在特征提取的过程中，我们通常使用预训练好的深度卷积神经网络模型，如ResNet、VGGNet等。

这些模型已经在大规模图像数据集上训练好，可以有效地提取出图像的高层次特征，从而实现准确的检索任务。

三、基于深度卷积神经网络的图像检索技术应用在现实生活中，基于深度卷积神经网络的图像检索技术已经被广泛应用。

以下是一些常见的应用场景：（1）图像检索：基于深度卷积神经网络的图像检索技术可以帮助我们快速、准确地找到需要的图像，例如，可以通过拍照识别植物、识别物体等。

基于卷积神经网络的图像检索算法研究

基于卷积神经网络的图像检索算法研究一、引言随着图像数据不断增加，如何高效地管理和检索这些海量的图像数据成为了一个重要的研究方向。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)作为一个强大的图像识别工具，已经广泛应用于图像处理领域。

因此，基于卷积神经网络的图像检索算法也成为当前研究的热点之一。

二、相关工作基于卷积神经网络的图像检索算法已经有着广泛的研究和应用。

在这些算法中，通常采用的是将图像的特征进行编码，然后根据编码后的特征进行相似度计算。

下面列举几个较为典型的方法：1. Siamese NetworkSiamese Network双塔网络是一种经典的图像对比较方法。

它用两个相同的卷积神经网络分别提取两张图像的特征，然后将这两个特征向量进行拼接，最后采用欧几里得距离或余弦相似度等作为相似性度量，判断两张图像之间的相似度。

2. Triplet NetworkTriplet Network三塔网络基于Siamese Network的思想，增加了一个负样本，其中正样本和负样本与查询样本的距离之间的差距要大于一定的阈值，从而能够区分图像的相似性。

3. Deep learning to HashDeep learning to Hash是基于深度学习的哈希技术。

它将卷积神经网络用于特征提取，然后通过哈希函数将特征编码成二进制码。

这种哈希编码有着较高的检索效率。

三、研究重点基于卷积神经网络的图像检索算法，其本质上是图像相似度匹配。

因此，关键在于如何选择合适的相似度度量方法。

1. 欧几里得距离欧几里得距离是一种常见的相似度度量方法，在图像检索中也被广泛应用。

其公式如下：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。

2. 余弦相似度余弦相似度是一种基于向量夹角的相似度度量方法。

其公式如下：$similarity=\cos(\theta)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_iy_i)}{\sqrt{\sum _{i=1}^{n}(x_i)^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i)^2}}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。

基于CNN算法的图像分类与识别技术研究

基于CNN算法的图像分类与识别技术研究近年来，随着物联网技术、智能设备和云计算等技术的发展，图像处理技术也得到了迅速发展。

基于CNN算法的图像分类与识别技术，是目前热门的图像处理技术之一。

本文将就这一技术进行深入探讨和研究。

一、基于CNN算法的图像分类与识别技术简介CNN，即卷积神经网络，是一种深度学习模型。

它是在传统神经网络的基础上发展而来的，具有较强的特征提取和表征能力。

在图像处理领域，CNN算法已经被广泛应用于图像分类和识别等任务中。

图像分类是指将一组图像分成若干类别的任务。

图像识别是指在图像分类的基础上，进一步进行目标检测、物体跟踪、场景分析等任务。

基于CNN算法的图像分类与识别技术，是实现这些任务的重要手段之一。

二、基于CNN算法的图像分类与识别技术的实现1. 数据预处理在进行图像分类和识别之前，需要对图像进行预处理。

预处理主要包括图像采集、预处理和特征提取。

图像采集：在图像采集环节，我们需要采集一定数量的样本图像。

样本图像具有多样性和代表性，能够充分体现分类和识别的复杂性和多样性。

图像预处理：在图像预处理环节中，我们需要对样本图像进行尺寸统一、灰度化处理、增强和去噪等操作。

这些操作可以保证分类和识别的效果，同时减少噪声干扰。

特征提取：在特征提取环节中，我们需要基于CNN算法提取样本图像的特征。

CNN算法采用一定的卷积核对图像的局部特征进行提取，并使用池化等操作减少噪声干扰和特征维度。

通过这些操作，我们可以获得更高精确的特征向量，为后续的分类和识别过程提供支持。

2. CNN模型训练在拥有足够的样本数据和特征向量后，我们需要将其用于CNN模型的训练。

训练需要将样本数据分为训练集和测试集，以便进行模型的评估和优化。

模型训练过程中，我们需要定义网络结构、确定激活函数和损失函数、设置学习率等参数，并使用梯度下降等算法进行模型优化。

通过不断地迭代训练，我们可以获得更高精确的模型效果。

3. 模型测试和实用在模型训练完成后，我们需要对其进行测试和实用。

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅ “ｓｅｍａｎｔｉｃｇａｐ’ ’ｅｘｉｓｔｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎｉｍａｇｅｌｏｗａｎｄｈｉｇｈｌｅｖｅｌｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｎｔｈｅ
ｃｏｎｔｅｎｔ — ｂａｓｅｄｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ＣＢＩＲ），ａｎｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｓｉｏｎｏｆｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ
第３８卷第４期２０１７年Ｏ８月
长春工业大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈａｎｇｃｈｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．３８ＮＯ．４
高层语义的结合，大大提高了图像检索的查准率。
关键；标签；图像检索
中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１６７４ — １３７４（２０１７）０４ — ０３４６ — ０８
（长春工业大学计算机科学与工程学院，吉林长春１３００１２）
摘要：针对基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ）中图像底层视觉特征与高层语义特征之间存在的 “ 语义鸿沟” 问题，提出了一种基于卷积神经网络（ｃＮＮ）特征和标签信息融合的图像检索算法。首先使用ＣＮＮ模型提取图像的ＣＮＮ特征以及标签信息，然后使用余弦距离分别计算这两个特征的相似度，最后将这两个相似度进行加权融合，用作图像检索排序准则。在ｃａｌｔｅｃｈｌＯ１和ｃａｌｔｅｃｈ２５６数据集上分别进行实验，实验结果表明，所提算法加强了图像特征与
Ａｕｇ．２０１７
ＤＯＩ：１０．１５９２３／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃｎ２２ — １３８２／ｔ．２０１７．４．０６
基于ＣＮＮ特征和标签信息融合的图像检索
李秀华，高珊，宋立明
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈａｎｇｃｈｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００１２，Ｃｈｉｎａ）
ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＣＮＮ）ｆｅａｔｕｒｅａｎｄ１ａｂｅ１ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉＳｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ＣＮＮｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｌａｂｅｌｓｏｆｉｍａｇｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｕｓｉｎｇＣＮＮｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｎｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｂｏｔｈｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｌａｂｅｌｓａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｗｉｔｈｃｏｓｉｎｅｄｉｓｔａｎｃｅ．Ｔｈｅｆｕｓｅｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓｂｙｗｅｉｇｈｔａｒｅｕｓｅｄａｓｓｏｒｔｉｎｇｃｒｉｔｅｒｉａｆｏｒｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａ１．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｂａｓｅｄｏｎｃａｈｅｃｈｌ０１ａｎｄｃａｌｔｅｃｈ２５６ｄａｔａｓｅｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｎｈａｎｃｅｓｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｈｉｇｈ — ｌｅｖｅ１ｓｅｍａｎｔｉｃｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ＣＮＮｆｅａｔｕｒｅ；ｌａｂｅｌ；ｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａ１．
ＩｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｓｉｏｎｏｆＣＮＮｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｌａｂｅＩｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ＬＩＸｉｕｈｕａ，ＧＡｏＳｈａｎ，ＳＯＮＧＬｉｍｉｎｇ