[发明专利]一种基于KPCA多表索引图像哈希检索方法有效
| 申请号： | 201710054383.4 | 申请日： | 2017-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN106815362B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 郭太良;叶芸;林志贤;林金堂;邓清文 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06F16/51 |
| 代理公司： | 35100 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人： | 蔡学俊;薛金才 |
| 地址： | 350301 福建省福州市福清市西环北*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于KPCA多表索引的图像哈希检索方法，其包括以下步骤：区分性特征选取，特征聚类以及多表索引构建以及哈希编码的优化。本发明在训练哈希投影函数之前，首先，通过基于核函数的主元分析从图像特征维度中，选取具有区分能力的特征作为训练集，并在此基础上，利用特征聚类的方法获取不同语义样本的聚类中心，找出每类的多个最佳近邻类，最后对聚类空间进行层次划分，构造多个索引表。在检索时，通过查询多张哈希索引表以此提高检索的性能。本发明将高维的图像特征映射成简单的二值码，节省了数据的存储空间；解决采用单表索引结构时，相似图像之间的离散度相差较大，或者是相似特征属性分布区间较大，即原本是相似的特征，而被映射到不同哈希编码等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kpca 索引 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于KPCA多表索引图像哈希检索方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：对原始高维的特征进行特征提取，采用KPCA方式获取区分性强的特征作为训练集；/n步骤S2：采用改进的k-means聚类算法，计算特征库中任意两个样本点特征向量x
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