基于改进哈希算法的图像检索方法.pdf

"基于改进哈希算法的图像检索方法" 本文提出了一种基于深度卷积神经网络和改进哈希算法的图像检索方法。该方法通过结合卷积神经网络提取的高层特征和哈希函数，学习到具有足够表达能力的哈希特征，从而在低维汉明空间中完成对图像数据的大规模检索。实验结果表明，所提出的哈希图像检索方法的检索性能优于当前的一些主流方法。 图像检索是计算机视觉和机器学习领域中的一个热门研究方向，目标是从大量图像数据库中快速检索出与查询图像相似的图像。传统的图像检索方法通常基于手动设计的视觉特征，例如SIFT、SURF等，而这些方法存在一定的局限性，例如需要大量的手动设计和调整参数。 近年来，基于深度学习的图像检索方法逐渐流行，例如使用卷积神经网络（CNN）来学习图像特征。然而，传统的哈希算法也存在一些缺陷，例如哈希码的稀疏性和不可逆性。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度卷积神经网络和改进哈希算法的图像检索方法。该方法将卷积神经网络提取的高层特征和哈希函数相结合，学习到具有足够表达能力的哈希特征，从而在低维汉明空间中完成对图像数据的大规模检索。 改进的哈希算法解决了传统哈希算法的缺陷，例如稀疏性和不可逆性。通过结合卷积神经网络提取的高层特征，哈希函数可以学习到更加鲁棒和 discriminative 的哈希特征。实验结果表明，所提出的哈希图像检索方法的检索性能优于当前的一些主流方法。 图像检索方法的优点包括： * 高效率：基于深度学习的图像检索方法可以快速检索大量图像数据。 *鲁棒性：哈希算法可以学习到更加鲁棒的哈希特征，提高图像检索的鲁棒性。 * 可扩展性：基于深度学习的图像检索方法可以容易地扩展到其他计算机视觉任务中。 然而，图像检索方法也存在一些挑战，例如： * 大规模图像数据的处理：图像检索方法需要处理大量的图像数据，这对计算机视觉和机器学习算法提出了挑战。 * 图像特征的选择：选择合适的图像特征对于图像检索的性能至关重要。 * 计算资源的限制：图像检索方法需要大量的计算资源，限制了其应用范围。 本文提出了一种基于深度卷积神经网络和改进哈希算法的图像检索方法，该方法可以解决传统图像检索方法的缺陷，提供了一个更加鲁棒和高效率的图像检索解决方案。