Recuperación de imágenes por contenido usando descriptores generados por Redes Neuronales Convolucionales

• Sergio Sánchez Santiesteban ^[1]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 12, Nº. 4, 2018
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Content-based image retrieval using descriptors generated by Convolutional Neural Networks
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  • español

    Los sistemas para la recuperación de imágenes basada en contenido permiten la búsqueda y recuperación de imágenes que son similares a una imagen de consulta dada, empleando rasgos que representan el contenido visual de dichas imágenes. En el presente trabajo se desarrolló un método para la recuperación de imágenes indexadas en bases de datos a partir de su contenido visual, sin necesidad de realizar anotaciones textuales. Se obtuvieron vectores de rasgos a partir de los contenidos visuales mediante técnicas de redes neuronales artificiales con aprendizaje profundo. Se propuso el empleo de redes neuronales convolucionales pre entrenadas para crear los descriptores globales. Se aplicaron técnicas de reducción de la dimensión para incrementar la eficiencia en el procesamiento. Los resultados obtenidos por el método propuesto, sobre bases de datos disponibles públicamente, fueron superiores a los de los métodos tradicionales y comparables con otros basados en aprendizaje profundo, que constituyen el estado del arte en la recuperación de imágenes por contenido. El método propuesto puede ser extendido mediante la adición de etapas posteriores de integración de rasgos con mayor grado de abstracción.

  • English

    Content-Based Image Retrieval systems allow to search and retrieve images that are similar to a given query image using features for representing the visual content of the images. In this work it was developed a method to retrieve digital images indexed in databases using its visual content, without textual annotations. Automatic descriptions of the contents were obtained using deep neural networks. Pre-trained Convolutional Neural Net- works were proposed to create global descriptors. Dimensionality reduction techniques were applied to increase the efficiency in performance. Results obtained by this method, over two publicly available datasets, were better than performance of traditional methods and comparable to other approaches based on deep learning which are the state of the art in Content-Based Image Retrieval. Proposed method could be extended by the addition of stages of feature integration with a greater degree of abstraction.