【摘 要】
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基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取和对特征进行多比特量化编码。近年来,基于内容的图像检索使用低级可视化特征对图像进行描述,存在'语义鸿沟'问题;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771347);广东省特色创新类项目(2017KTSCX181);广东省青年创新人才类项目(2017KQNCX206);江门市科技计划项目(江科[2017]268号);五邑大学青年基金(2015zk11)
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基于内容的图像检索的关键在于对图像进行特征提取和对特征进行多比特量化编码。近年来,基于内容的图像检索使用低级可视化特征对图像进行描述,存在'语义鸿沟'问题;其次,传统量化编码使用随机生成的投影矩阵,该矩阵与特征数据无关,因此不能保证量化的精确度。针对目前存在的这些问题,本文结合深度学习思想与迭代量化思想,提出基于卷积神经网络VGG16和迭代量化(Iterative Quantization, ITQ)的图像检索方法。使用在公开数据集上预训练VGG16网络模型,提取基于深度学习的图像特征;使
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