深度卷积神经网络改进图像检索算法：提升特征提取与检索精度

本文研究的焦点是"基于深度卷积神经网络的图像检索算法"。针对卷积神经网络在图像特征提取过程中存在的信息损失问题，研究者提出了一种创新的方法来提升图像检索的精确性。他们首先对经典的LeNet-5卷积神经网络进行了改良，通过增加网络的深度层次，以捕捉更多的图像细节和高级特征。这种结构优化使得模型能够更好地理解和表示图像内容。 接着，研究人员对改进后的LeNet-L模型进行预训练，利用大规模数据集对其进行学习，以便获取高质量的特征表示。预训练阶段有助于模型自动学习到图像的深层语义，从而减少手动特征工程的工作量。通过这种方式，算法可以从图像中提取出更为丰富的特征，增强了图像检索的区分度。 在实验部分，研究者选择了Corel数据集作为评估平台，将这个新的图像检索算法与原始的LeNet-5模型以及传统的基于支持向量机（SVM）的主动学习图像检索方法进行了对比。结果显示，改进后的深度卷积神经网络方法在图像检索的准确性方面表现更优，证明了其在复杂图像识别任务中的优越性能。 本文的作者团队包括刘海龙、李宝安、吕学强和黄跃，他们分别来自北京信息科技大学的网络文化与数字传播北京市重点实验室和计算机学院，以及首都医科大学宣武医院。他们的研究方向涵盖了多媒体信息检索、服务计算、社会计算、中文与多媒体信息处理和图像处理等多个领域。 关键词"图像检索"、"卷积神经网络"、"特征提取"和"深度学习"突出了文章的核心研究内容，表明了研究者对于深度学习在图像处理中的应用和优化有着深入的理解和实践经验。整体而言，这项工作对于提升图像检索技术的性能具有实际价值，并为深度学习在计算机视觉领域的进一步发展提供了新的视角。