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Image Retrieval Method for Deep Neural Network
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- 발행기관
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- 간행물
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.7 (2016.07)바로가기
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- 페이지
- pp.33-42
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A281851
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Because of the large data in the image database, the key problem of the retrieval algorithm is to retrieve the required image in the short time. Aiming at this problem, this article given a self-learning deep belief neural network method, and through building layers, input, output, and self-learning algorithm in network architecture to get global algorithm for image retrieval. The accuracy and the convergence of the proposed retrieval method are verified by experiments.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. The Proposed Scheme
3.1. System Model
3.2. Extract the Image Spatial Information
3.3. The Output Image Information
3.4. Learning Process Based on Markoff
4. Experiment Results and Analysis
5. Conclusion
Acknowledgements
References
키워드
Deep Belief Network Image Retrieval Local Feature Network Architecture저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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