基于CNN和流行排序的圖像檢索算法
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針對基于內容的圖像檢索（ CBIR）中低層視覺特征與用戶對圖像理解的高層語義不一致以及傳統的距離度量方式難以真實反映圖像之間相似程度等問題，提出了一種基于卷積神經網絡（CNN）和流形排序的圖像檢索算法。首先，將圖像輸入CNN，通過多層神經網絡對圖像的監督學習，提取網絡中全連接層的圖像特征；其次，對圖像特征進行歸一化處理，然后用高效流形排序（EMR）算法對查詢圖像所返回的結果進行排序；最后，根據排序的結果返回最相似的圖像。在corel數據集上，深度圖像特征比基于場景描述的圖像特征的平均查準率（mAP）提高了53. 74%，流形排序比余弦距離度量方式的mAP提高了18. 34%。實驗結果表明，所提算法能夠有效地提高圖像檢索的準確率。
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