基于改进深度学习的海量多媒体图像信息快速检索研究

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.

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

所属期刊栏目：38

分类号：TP241.1(自动化技术及设备)

资助基金：福建省教育厅中青年教师教育科研资助项目SPOC;JAT200800

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：20-25