[发明专利]基于二值权重的图像哈希码训练模型算法及分类学习方法

摘要

本发明公开了基于二值权重的图像哈希码训练模型算法及分类学习方法，模型算法步骤包括：选择损失函数，确定目标方程，并对分类器和训练图像特征进行二值编码；对二值编码进行统一学习，更新二值码，优化损失函数；推导哈希码训练模型。还公开了一种应用基于二值权重的哈希码图像训练模型的分类学习方法，步骤包括：待搜索图像通过基于二值权重的哈希码训练模型得到哈希码，求出哈希码与分类器二值码之间的汉明距离；在汉明距离中查找最小汉明距离，并得到其对应的分类器，即为待搜索图像所属类别。本发明能够在多种图像类别和高纬度场景下进行图像分类，提高算法在大规模数据集上的性能，精确、高效、快捷且低内存消耗。

主权项

1.一种基于二值权重的哈希码图像训练模型，其特征在于：模型算法包括如下步骤：步骤1.1、选择损失函数，确定目标方程，并对分类器和训练图像特征进行二值编码；步骤1.2、对步骤1.1得到的分类器和训练图像特征的二值编码进行统一学习，更新训练图像特征哈希码与分类器二值码后优化步骤1.1所选损失函数的目标方程，并得到优化后的图像哈希码；步骤1.3、通过步骤1.2得到的优化后的图像哈希码和线性哈希方程求值哈希码公式，得到哈希码训练模型。