[发明专利]基于结构最优子空间学习的图像特征二值编码表示方法在审
| 申请号： | 201810413298.7 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108596991A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 杨育彬;甘元柱;刘路飞;张开军;毛晓蛟 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210023 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于结构最优子空间学习的图像特征二值编码表示方法，包括：步骤1，将原始数据进行预处理，计算得到新数据；步骤2，学习哈希函数的投影参数，投影参数w为本发明用于计算图像特征二值编码而定义的哈希函数形式的一个参数。此步骤采用松弛策略，将原始问题转换为先学习投影参数w，后学习偏移参数t，此步骤学习投影参数w；步骤3，学习哈希函数的偏移参数t。此步骤重新考虑取符号函数的影响，看作是对步骤2中放松限制的一种补偿。 | ||
| 搜索关键词： | 投影参数 二值编码 哈希函数 图像特征 子空间学习 偏移参数 学习 预处理 取符号函数 原始数据 原始问题 新数据 松弛 放松 转换 | ||
【主权项】：
1.基于结构最优子空间学习的图像特征二值编码表示方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据预处理：将原始数据进行数据预处理；步骤2，哈希函数投影参数学习：用于计算图像特征二值编码而定义的哈希函数形式有两个参数，投影参数w和偏移参数t，采用松弛策略，学习投影参数w；步骤3，哈希函数偏移参数学习：学习偏移参数t，根据学习得到哈希函数的投影参数和偏移参数，得到哈希函数的完整表达形式，计算得到原始数据经过哈希函数索引后的二值编码。
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