基于深度学习的图像语义提取与图像检索技术研究_罗世操

资 源 简 介

基于深度学习的图像语义提取与图像检索技术研究_罗世操

详 情 说 明

图像语义提取与检索技术近年来随着深度学习的发展取得了显著进步。罗世操的研究聚焦于如何利用深度神经网络从图像中提取高层语义特征，并建立高效的检索系统。

在语义提取方面，研究主要采用卷积神经网络（CNN）作为基础架构。通过多层卷积和池化操作，网络能够从原始像素中逐步抽象出具有语义意义的特征表示。较传统的手工特征方法，这种端到端的学习方式能自动捕捉图像中的语义信息，如物体类别、场景类型等。

图像检索系统则利用提取的语义特征构建索引结构。关键技术包括特征嵌入和相似度度量——将高维特征映射到低维空间以减少计算量，同时保留语义相似性。常用的方法包括三元组损失函数训练，确保语义相似的图像在特征空间中距离更近。

该研究的创新点可能涉及多模态融合（结合文本标签等辅助信息）或注意力机制（突出图像关键区域），这些技术能进一步提升语义提取的精度和检索效率。实际应用中，此类技术可服务于智能相册管理、电商图像搜索等领域。

未来方向可能包括轻量化模型设计（适应移动端）和跨域语义迁移（解决标注数据不足问题），这些扩展将进一步推动图像检索技术的实用化发展。