基于深度学习的动物图像检索算法研究

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1、单位代码１０１４４ＴＰ仆ｙ分类号编号？／：，？？？■：．．．Ｖ，硕±学位论文题目头？＾浓ｉ矮＾煎論＃渴徐施索、法刮马妍究生姓名钟欠本Ｉ届據知爛弓續ｆｃ承旅专业）导师姓名论文完成日期店娩皆＾Ａ達ＳｈｅｎｙａｎＬｉｏ打Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｇｇｇｙ沈阳理工大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者。本人独立完成的有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或

2、集体已经公开发表的作品成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。Ｉ衣作者（签字）：恥沛＾日期；年美月ｆ日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即；沈阳理工大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查陶和借阅。本人授权沈阳理工大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｋ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）、学位

3、论文作者签名：指导教师签名；日期：、＆日期：＞Ｊ／６ＩＶＳ分类号：TP391.4密级：ＵＤＣ：004.93编号：工学硕士学位论文基于深度学习的动物图像检索算法研究硕士研究生：朱啸天指导教师：张艳珠副教授学科、专业：模式识别与智能系统沈阳理工大学2015年12月分类号：TP391.4密级：ＵＤＣ：004.93编号：工学硕士学位论文基于深度学习的动物图像检索算法研究硕士研究生：朱啸天指导教师：张艳珠副教授学位级别：工学硕士学科、专业：模式识别与智能系统所在单位：自动化与电气工程学院论文提交日期：2015年12月11日论文答辩日期：2016年3月10日学位授予单位

4、：沈阳理工大学ClassificationIndex:TP391.4U.D.C:004.93AThesisfortheDegreeofMasterEngineeringResearchonDeepLearningMethodofAnimalImageRetrievalCandidate:ZhuXiaotianSupervisor:AssociateProf.ZhangYanzhuAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:PatternRecognitionandAitificialIntelligenceDa

5、teofSubmission:December，2015DateofExamination:March，2016University:ShenyangLigongUniversity摘要图像检索技术是一种可以迅速而且精准地查询图像的技术，其基本思想是通过文字描述（基于文本的图像检索）或分析图像内容（基于内容的图像检索）得到图像特征，利用相似度匹配算法在图像库中找到与之近似的图像。本文针对基于内容的图像检索做了一些研究。本文首先简要概述了两种图像检索技术的研究背景并分析了各自的优劣性，又介绍了国内外对于图像检索技术的发展趋势和研究动态。接着重点阐述了基于内容的图像检索和深度学习

6、的有关知识以及关键技术环节，最后将深度学习理论融入到基于内容的图像检索技术当中，设计出了一种基于深度学习的图像检索系统。它通过训练和构建深度卷积网络结构对动物图像进行图像特征提取，再通过相似性算法进行检索。本文所设计的图像检索系统与经典的基于内容的图像检索技术比较，免去了传统图像检索系统人工选择图像特征的环节，可以直接输入样本数据训练，网络就能够自动的学习并提取出图像本质特征。而且通过实验结果对比表明，基于深度卷积网络的图像检索算法具有更高效地检索效率，平均达到80%以上，比经典的图像检索系统具有更高的检索效率。关键词：图像检索；图像特征；深度学习；深度卷积网络Abstrac

7、tImageretrievaltechnologyisakindoftechnologywhichcanbequicklyandaccuratelyfindtheimage.thebasicideaisthroughthetextdescription(text-basedimageretrieval)oranalysisofimagecontent(contentbasedimageretrieval)togetimagecharacteristics,usingsimilarityalgorithm