[发明专利]融合语义信息和多级相似性的深度哈希图像检索方法有效
| 申请号： | 201910211486.6 | 申请日： | 2019-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN109977250B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 冯永;沈一鸣;尚家兴;强保华 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/58 | 分类号： | G06F16/58;G06F16/51;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆市前沿专利事务所(普通合伙) 50211 | 代理人： | 孔祥超 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合语义信息和多级相似性的深度哈希图像检索方法，包括以下步骤；S1，构建图像数据库；S2，构建标签向量矩阵和语义向量矩阵；S3，构建相似度矩阵；S4，搭建深度哈希神经网络模型，将原始图像转换为近似哈希向量；S5，构建对相似图片哈希向量的海明距离有下界约束的损失函数；S6，对搭建的深度哈希神经网络模型进行训练；S7，构建图像的哈希向量数据库；S8，将待检索图像的哈希向量与哈希向量数据库里的向量进行对比，以找出相似的图像。本发明通过融合语义信息，提高了图像检索的精度；并通过约束两张相似图片所对应哈希向量间的海明距离的下界，提高了检索性能。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 语义 信息 多级 相似性 深度 希图 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种融合语义信息和多级相似性的深度哈希图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，构建图像数据库；S2，构建标签向量矩阵和语义向量矩阵；S3，构建相似度矩阵；S4，搭建深度哈希神经网络模型，将原始图像转换为近似哈希向量；S5，构建对相似图片哈希向量的海明距离有下界约束的损失函数；S6，对搭建的深度哈希神经网络模型进行训练；S7，构建图像的哈希向量数据库；S8，将待检索图像的哈希向量与哈希向量数据库里的向量进行对比，以找出相似的图像。
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