文件名称：基于CNN架构的图像检索-研究论文
文件大小：987KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 04:22:58
CBIR CNN architecture
随着多媒体技术的进步，大量图像被用于不同领域，如医疗应用、军事、计算机视觉应用、农业等。对于检索过程，特征表示是高效系统的主要重要任务。 在本文中，我们使用了 2 种不同的 CNN 架构模型，即 VGG19 和 Inception，并比较了它们的性能。 使用 CNN 架构为数据库图像和查询图像生成特征向量。 计算查询和数据库特征向量之间的欧几里德距离，如果这两个向量之间的距离更小，那么它与查询图像更相似。 CNN 模型在 corel-1k 数据库上进行测试。 系统性能可以通过使用精度、召回率来计算。