CN119493875A 一种基于颜色矩和深度学习特征的图像检索系统及其方法 （南开大学）_第1页
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文档简介

一种基于颜色矩和深度学习特征的图像检本发明公开一种基于颜色矩和深度学习特提取图像数据集中图像的颜色矩特征和深度学成模块提取查询图像层次特征生成检索图像陷图像集合中的图像的深度特征和查询图像深度特征的相似度，输出与查询图像相似的top_k个2所述图像特征提取模块提取图像数据集中图像的颜色矩特征和深度学习特征获得多所述图像检索模块根据检索陷门自上而下遍历索引树得到相似图像候2.根据权利要求1所述的一种基于颜色矩和深度学习特征的图像检索系统，其特征在S203、重复步骤二的过程直到只剩下一个类，3.根据权利要求1所述的一种基于颜色矩和深度学习特征的图像检索系统，其特征在qqS303、计算候选图像数据集中每个图像的深度特征向量fi与查询图像的特征向量fq之4.采用权利要求1_3任一项所述的系统进行基于颜色矩和深度学习特征的图像检索方计算图像数据M中每个图像mi的颜色矩获得根据颜色矩自上而下的遍历索引树，选择与查询图像颜色矩计算候选相似图像集合中的图像的深度特征和查询图像3用户对大规模图像数据集的存储和检索，因此越来越多的用户选择将图像外包给云平台。4像数据集中图像的颜色矩特征和深度学习特征获得图像qq5[0029](1)本发明综合考虑了基于深度学习特征和颜色矩相结合的方式进行图像检索，[0030](2)本发明基于颜色矩构建了树状索引，与逐个计算图像数据集中图片与查询图[0031](3)本发明采用的颜色矩过滤目标数据集，在大范围的数据集上使用颜色矩尽心[0036]对于存储的图像数据集，利用VGG16预训练模型提取集合中每个图像的1000维深[0038]对于存储的数据集M，计算每个图像的颜色矩。采用K_means聚类方法将n个图像qq6征向量fi与查询图像的特征向量fq之间的内积值为

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