文档介绍：河北工业大学硕士学位论文
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河北工业大学硕士学位论文
分类号： TP391 密级：
U D C： 004 编号： 201322102021
河北工业大学硕士学位论文
基于深度学****的图像检索
论 文 作 者： 张梭 学 生 类 别： 全日制
学 科 门 类： 工学硕士 学 科 专 业： 计算机科学与技术
指 导 教 师： 沈西挺 职 称： 教授
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河北工业大学硕士学位论文
Dissertation Submitted to
Hebei University of Technology
for
The Master Degree of
Computer Science And Technology
by
Zhang Suo
Supervisor: Prof. Shen Xi Ting
December 2015
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河北工业大学硕士学位论文
摘 要
论文主要研究用深度学****的方法进行图像检索。因为对于信息资源，图像不仅携
带信息丰富，而且表现形式更为直观。在大数据智能时代，如何从浩瀚如海的图像中
快速准确地找到目标图像，这也是图像检索的意义所在。
论文研究的主要内容包括：
（1）论文从不同角度分析了当前主要的机器学****算法：一方面，从输入数据的
角度对有监督学****算法和无监督学****算法进行了分析讨论，同时研究了其优缺点；另
一方面，从机器学****模型的层次角度对浅层学****和深度学****算法进行了分析和讨论，
研究了其优缺点。其次，论文还分析了深度学****的常用模型和算法。
（2）论文重点分析了基于限制玻尔兹曼机（RBM）的深度置信网络（DBN）。论文
通过对目前改进的各种 DBN 网络进行分析和研究，发现 DBN 网络的核心算法实现深度
结构更容易，对数据的异常处理也更完善并且容易扩展，因此论文选择对基于 RBM 的
DBN 网络进行研究。但是基 RBM 的 DBN 网络也存在一些问题，主要是在 DBN 网络对数
据降维时没有考虑到图像的二维结构。
（3）针对基于 RBM 的 DBN 网络的问题提出了 S-DBN 的新算法。S-DBN 算法主要
核心点是在图像数据进行特