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一种基于深度学习和密度峰值聚类的图像检索方法

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本发明公开了一种基于深度学习和密度峰值聚类的图像检索方法，包括：基GoogeLeNet预训练模型提取图像的深度学习特征，构建基于局部核密度函数和最小局部核函数峰值距离参数阈值的密度峰值聚类方法，获得图像集的初始聚类类别数和划分子集信息。依据聚类类别数构建多组双层稀疏自动编码器的网络结构，基于聚类划分子集生成高斯分布随机数矩阵初始化多组双层稀疏自动编码网络参数、构造目标函数和估计多组双层稀疏自动编码器的参数。基于训练好的多组双层稀疏自动编码器提取图像集和待查图像的精细特征，对图像集的精细特征进行密度峰值聚类划分子集，在与待查图像精细特征最近的聚类划分子集中根据相似性原则实现图像检索等内容。

著录项

公开/公告号CN109635140B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-10

原文格式PDF
申请/专利权人常熟理工学院;
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申请/专利号CN201811531567.6
发明设计人谢从华;张冰;高蕴梅;马超;
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申请日2018-12-14
分类号
代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人杨晓玲
地址 215500 江苏省苏州市常熟市常熟理工学院(东南校区)
入库时间 2022-08-23 11:05:02

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-10

授权

授权
2019-05-10

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/53 申请日:20181214

实质审查的生效
2019-04-16

公开

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