基于深度学习的图像检索研究

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1、Ｉ■４击种故＊葦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣ＼ＥＨＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡ业学位硕±学位论文Ｉ专ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥＰ（＾？巧ｓｅ＊论支题目基于深度学习的图像检索巧寃专业学位类另拆工程硕±学号２０１３２２０６０５５５—作者姓名卫娜曹指导教师匡平副繼．＊．＇－？乙＇＇．＇．Ｊ、‘１－＇‘斗独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本

2、人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我－－同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者盤名：＃丘闊＾曰期：２〇年又｜｜＾）４月勺曰论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘＞，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大

3、学可将学位论文、的全部或部分巧容编入有关数据库进行检索，可化采用影缩印或印妇描等复制手段保存。、汇编学位论文（保密的学位论文在解密后应遵）守此规定：丘输签百作者签名：名普导师４曰期：年曰别月６４鸣分类号密级UDC学位论文基于深度学习的图像检索研究（题名和副题名）曹卫娜（作者姓名）指导教师匡平副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称计算机技术提交论文日期2016.3.18论文答辩日期2016.4.15学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：

4、注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchonImageRetrievalBasedonDeepLearningAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:WeinaCaoSupervisor:Prof.PingKuangSchool:SchoolofInformationandSoftwareEngineering摘要摘要近年来，随着Internet和多媒体技术及应用的

5、飞速发展，人们接触到的网络数据日益增多，图像作为网络数据的主要成分，包含丰富的信息，如何迅速、准确地从大规模的图像数据中挖掘出用户所需的图像信息，并对图像数据进行有效组织和管理，是当前我们面临的一个重大挑战。为了实现有效地从大量资源中检索所需图像，基于内容的图像检索技术诞生了，由于其具有重大的研究意义和实用价值，该技术已成为国内外的研究热点，并广泛应用于社会安全、医学、数字图书馆等领域。虽然目前研究者们已经对基于内容的图像检索技术进行了大量研究，并取得了很多研究成果，但是还有许多技术不太成熟，需要更深入地研究。本论文首先分析了国内外基于内容的图

6、像检索的研究现状，指出当前基于内容的图像检索中存在的问题并详细阐述了基于内容的图像检索基础知识和深度学习模型，在理解和掌握基于内容的图像检索相关领域知识的基础上，提出了一种基于深度学习结合监督信号的图像特征提取算法。本算法能够对特征不明显的图像进行很好的特征表达。针对当前图像检索领域普遍存在的分类和检索准确率不够高的问题，本文以具有强大分类和学习能力的栈式自编码网络为基础，提出一种基于哈希编码和监督信号的栈式自编码神经网络算法，并实现了一个基于该算法的图像检索系统，在很大程度上提高了分类和检索准确率，即通过降低相似图像的差异，同时增大不同图像的

7、差异，达到较好的检索效果。本文算法分为两个阶段：（1）本算法首先通过Softmax微调网络参数，将输入图像归入大量标签类中，然后采用从相同标签类的图像中提取的特征彼此接近，同时从不同标签类的图像中提取的特征彼此远离的思想，通过最小化验证损失函数再次对网络参数进行微调，并使用输入图像在该网络中的高层特征训练另一个分类器，从而实现一个具有较好分类效果的网络。（2）本算法通过对网络提取的原始图像的高层语义特征进行哈希编码，通过比较查询图像和图像库中图像的哈希码之间的汉明距离，实现图像检索功能。最后，本论文在CIFAR-10图像库和MINIST手写字符

8、集上进行了大量实验，通过对比各种算法的分类准确率和用于评价图像检索性能的平均准确率，表明本文提出的方法具有较好的分类和检索性能，对今后的研究有一定的参