应用卷积神经网络的陶瓷产品图像检索

摘要

卷积神经网络自诞生以来,其研究与应用备受关注.陶瓷产品器型各异且千变万化,基于内容的传统图像检索因"语义鸿沟"不能切实满足应用需要.鉴于卷积神经网络优良的自我学习能力,本文尝试使用卷积神经网络AlexNet模型来提取陶瓷产品图像特征,以丰富图像的语义信息来提高识图准度;使用主成分分析算法对陶瓷产品图像进行降维以提高陶瓷产品的图像检索效率;并通过现有平台的陶瓷产品图像进行图像检索测试验证了其可行性.