公开(公告)号：CN114238682A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111558721.0

申请日：2021-12-20

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 陈明 ,  殷知磊 ,  李玉华 ,  程军强 ,  张世征 ,  楚杨阳 ,  王博 ,  曹洁 ,  李俊龙 ,  杨叁

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于神经网络的图像检索方法及系统。该方法包括：获取每张检索图像输入分类网络中所有神经元输出的输出值序列；根据输出值序列在一个神经元的均值和方差得到特征指标；根据检索图像与对应簇的位置得到每个神经元的区分度；获取检索图像对应样本点的备选样本点，进一步得到每张检索图像对应的高斯模型；根据特征指标与区分度获取高斯模型的权值；获取多张检索图像的混合高斯模型，根据混合高斯模型获取所有备选样本点的匹配概率获取推荐给用户的备选样本点的顺序。能够提取图像中具有的特征，从而更加精准的将检索图像与数据库中的图像进行匹配推荐，提高检索图像分类的准确率。

公开(公告)号：CN114238682B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202111558721.0

申请日：2021-12-20

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 陈明 ,  殷知磊 ,  李玉华 ,  程军强 ,  张世征 ,  楚杨阳 ,  王博 ,  曹洁 ,  李俊龙 ,  杨叁

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于神经网络的图像检索方法及系统。该方法包括：获取每张检索图像输入分类网络中所有神经元输出的输出值序列；根据输出值序列在一个神经元的均值和方差得到特征指标；根据检索图像与对应簇的位置得到每个神经元的区分度；获取检索图像对应样本点的备选样本点，进一步得到每张检索图像对应的高斯模型；根据特征指标与区分度获取高斯模型的权值；获取多张检索图像的混合高斯模型，根据混合高斯模型获取所有备选样本点的匹配概率获取推荐给用户的备选样本点的顺序。能够提取图像中具有的特征，从而更加精准的将检索图像与数据库中的图像进行匹配推荐，提高检索图像分类的准确率。