基于深度学习的显著性区域的图像检索研究

利用神经网络提取的图像全局特征包含图像上的冗余信息,影响检索的精度,为了解决这个问题,提出了一种基于VGG16的改进网络结构、保留图像空间信息、提取图像显著性区域局部特征的算法。首先利用改进的网络对数据进行训练,得到准确率较高的模型,利用训练好的模型对所有图像使用类激活映射(CAM)的方法定位出图像的显著性区域;然后利用相同的模型提取局部显著性区域特征,构建图像数据库;最后对查询图像使用距离比较函数(L2)计算相似度,按相似度大小排列返回相似图像。在Corel数据集上,对比提取神经网络全局特征以及使用传统SIFT特征构建的K-means模型,使用局部显著性区域特征有较高的检索精度。实验结果表明,该模型有较好的检索效果。