基于神经网络的相似图像检索

作者：谢仪頔; 杜刚; 朱艳云; 张晨

来源：电信科学, 2020, S2: 127-132.

• 相似图像检索
• 神经网络
• 局部敏感哈希
• 特征向量

在大数据的浪潮中，社会各领域对海量数据分析的热情方兴未艾，如何准确地在大量图像中检索成为科研工作的新挑战。面对海量数据，在图像处理过程中可以借助神经网络（neural network,NN）的优势进行特征提取。针对相似图像的检索问题，提出了卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和图像数据处理结合的方法。首先建立适应场景的卷积神经网络模型，提取数据特征，然后利用局部敏感哈希（locality sensitive hashing,LSH）建立索引，对于系统输入的目标数据，经过特征提取和哈希映射关系，在索引中匹配到最适的相似图像。实验结果表明，该方法的提出，可以提高运行效率以及检索的精确度。