基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索

作     者：冯兴杰 程毅玮 FENG Xing-jie;CHENG Yi-wei

作者机构：中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 

基　　金：国家自然科学基金项目(U1233113) 国家自然科学青年基金项目(61301245、61201414) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第3期

页      码：670-675页

摘      要：为解决当前流行的哈希检索方法生成的哈希码存在信息冗余,不能很好地保留图像语义相似性等问题,提出一种基于深度卷积神经网络来学习二进制哈希编码的方法。利用深度卷积神经网络提取图像的特征表示;将来自两个完全连接层的图像特征表示输入到哈希层,将分类误差以及阈值误差添加到损失函数中进行训练;将查询图像输入模型得到对应的哈希码。在CIFAR-10和NUS-WIDE两个数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法在检索精度方面优于其它现有哈希方法。

主 题 词：图像检索 哈希 深度卷积神经网络 信息冗余 均值平均精度 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.03.012

馆 藏 号：203906639...