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山东大学学报 (工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (2): 61-66.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.432

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

基于深度卷积神经网络的图像自编码算法

何奕江1(),杜军平1,*(),寇菲菲1,梁美玉1,王巍2,罗盎2   

  1. 1. 北京邮电大学计算机学院, 北京 100876
    2. 新浪技术(中国)有限公司, 北京 100876
  • 收稿日期:2017-05-05 出版日期:2019-04-20 发布日期:2019-04-19
  • 通讯作者: 杜军平 E-mail:he66024748@163.com;junpingdu@126.com
  • 作者简介:何奕江(1994—),男,湖南道县人,硕士,主要研究方向为机器学习与数据挖掘. E-mail:he66024748@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金重点项目(61532006);国家自然科学基金国际合作项目(61320106006);国家自然科学基金青年科学基金(61502042)

Images auto-encoding algorithm based on deep convolution neural network

Yijiang HE1(),Junping DU1,*(),Feifei KOU1,Meiyu LIANG1,Wei WANG2,Ang LUO2   

  1. 1. School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
    2. Sina. Com Technology (China) Corporation, Beijing 100876, China
  • Received:2017-05-05 Online:2019-04-20 Published:2019-04-19
  • Contact: Junping DU E-mail:he66024748@163.com;junpingdu@126.com
  • Supported by:
    国家自然科学基金重点项目(61532006);国家自然科学基金国际合作项目(61320106006);国家自然科学基金青年科学基金(61502042)

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PDF (PC)

753

摘要：

针对目前图像编码的研究工作更加重视信息无损性,而没有体现出社交网络图像区分度的问题,本研究提出一种新颖的基于深度卷积神经网络的社交网络图像自编码算法,将深度卷积神经网络提取特征的能力与社交网络中图像的特点相结合,得到性能良好的图像自编码。结合社交网络图片的特性与聚类算法,先将图片进行聚类得到距离信息,再利用深度卷积神经网络学习图片的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,重复以上步骤,并得到最终的图像编码。试验结果表明,本研究提出的算法在图像搜索中的效果好于其他算法,更利于在社交网络图像搜索中使用。

关键词: 深度卷积, 神经网络, 社交网络图片, 图像自编码, 图像搜索

Abstract:

At present, image coding research was focused on information lossless, but it did not reflect the social network image differentiation. A novel social network images auto-encoding algorithm based on deep convolution neural network was proposed. The algorithm obtained good performance on image auto-encoding, which combined the feature extraction ability of deep convolutional neural network and characteristics of images in social networks. It combined the characteristics of the social network image with the clustering algorithm to cluster social network image and got the distance information, next the deep convolutional neural network was used to learn the distance information of these images, then it extracted the fully connected layer in the deep convolution neural network as the image coding, repeated the above steps and got the image coding finally. The experimental results showed that the proposed algorithm performed better than other algorithms of image search, and was more adaptive in the social network image search than that of the other algorithms mentioned.

Key words: deep convolution, neural network, social network pictures, image auto-encoding, image search

中图分类号: 

  • TP37

图1

基于深度卷积神经网络社交网络图像的自编码算法总体框架"

图2

距离信息提取"

图3

深度卷积神经网络编码学习与生成过程"

表1

深度卷积神经网络构架"

层数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
功能 Input Conv3-64 Conv3-64 Maxpool Conv3-128 Conv3-128 Maxpool Conv3-256 Conv3-256 Conv3-256 Maxpool Conv3-512 Conv3-512 Conv3-512 Maxpool Conv3-512 Conv3-512 Conv3-512 FC-4 096 FC-2 048 FC-512 Softmax

表2

不同算法在社交网络图像上的前5个搜索结果的准确率"

算法 16位 32位 64位
DA 0.538 0.532 0.584
AEVB 0.554 0.422 0.356
DCNNSE-1 0.330 0.566 0.590
DCNNSE-2 0.572 0.606 0.596

图4

不同算法在社交网络图像上的前5个搜索结果的准确率柱状图"

表3

不同算法在社交网络图像上的平均准确率均值指标对比"

算法 16位 32位 64位
DA 0.180 0.202 0.218
AEVB 0.200 0.176 0.162
DCNNSE-1 0.138 0.204 0.209
DCNNSE-2 0.212 0.244 0.212

图5

不同算法在社交网络图像上的平均准确率均值指标柱状图"

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