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基于改进深度学习的海量多媒体图像信息快速检索研究

作  者:
高小芳
单  位:
泉州信息工程学院
关键词:
深度学习;改进卷积神经网络;多媒体图像;特征提取;检索方法
摘  要:
目的 为了更为快速、准确地完成图像检索,提出一种基于改进深度学习的海量多媒体图像信息快速检索方法.方法 首先对多媒体图像进行预处理,包括混合滤波去噪和直方图均衡化,以此提升图像质量,然后对深度学习中的卷积神经网络进行改进,增加图像特征融合层,避免图像细节特征丢失,最后通过度量图像特征之间的相似度来完成图像信息检索.结果 实验结果表明,与传统方法相比,上述方法的图像检索平均精度均值更高、平均运行时间更短.结论 证明所研究方法能在更短的时间内完成更为准确的检索,检索性能较好.
译  名:
Fast Retrieval of Massive Multimedia Image Information Based on Improved Deep Learning

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