近日，我校谭俊老师撰写的论文《Fuzzy retrieval algorithm for film and television animation resource database based on deep neural network》在SCIE来源期刊《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》正式发表并全文收录。
该论文提出：目前影视动画资源库数据量大，导致检索难度增加、检索精度降低。因此，设计了一种基于深度神经网络的影视动画资源库模糊检索算法。根据影视动画资源库的结构以及影视动画的色彩、纹理、形状等静态和动态特征，利用深度神经网络对影视动画多层神经网络进行监督学习，并提取影视动画的特征。本论文采用改进的模糊C-means进行特征聚类分析。根据特征聚类分析结果，采用快速排序算法和Top-k排序算法得到影视动画资源库的检索结果，提高影视动画资源库的检索精度。实验表明，利用7层深度神经网络进行动画资源检索精度达到90.15%。因此，该算法最高精确率可达98%，平均精确率最高，满足影视动画资源库的检索要求，能够显着提高影视动画资源库的检索能力。
