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摘要
为提高维吾尔文文档图像检索精度，提出基于灰度共生矩阵(GLCM)与卷积神经网络的关键词图像分层检索算法。在浅层检索阶段对切分后的单词图像进行分块处理，计算每个子块图像的灰度共生矩阵特征参数，将各个子块特征进行串联融合，对单词数据库进行浅层检索，过滤掉部分无关单词图像后形成候选单词库；在浅层检索的基础上进行深层检索，使用VGG16网络提取单词图像更深层次的空间域特征；使用网络提取的特征对候选图像库进行二次深层检索得到最终的检索结果。实验结果表明，检索的平均准确率和召回率分别为94.15%、82.03%,验证了该方法在维吾尔文文档图像检索中的有效性。
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