[发明专利]一种基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910247002.3 | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN109948585A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 焦宏哲;魏斯玮;傅稼润;王春枝;严灵毓;叶志伟 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06F16/51 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法及系统，对于提取的行人图像采用机器学习创建目标函数，进行目标最小化，得到临阶相似矩阵，再采用ILS算法进一步最小化目标函数，得到精确的哈希码；得到精确的哈希码后，采用端到端哈希深度学习方法学习哈希函数，并根据人工神经网络ANN的隐藏层中不同节点的不同权重对输入进行调整；在CNNs后，选择单隐藏层MLP学习hash标签；最后生成的训练函数本发明减少了识别误差与语义损失，提高了对象搜索的准确性和全面性；利用高精度的哈希图像检索算法提高了识别准确率以及识别速率。 | ||
| 搜索关键词： | 哈希 图像检索技术 目标函数 行人检测 哈希码 隐藏层 最小化 算法 人工神经网络ANN 语义 对象搜索 哈希函数 机器学习 图像检索 相似矩阵 训练函数 端到端 全面性 准确率 权重 学习 标签 图像 创建 | ||
【主权项】：
1.一种基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法，其特征在于，所述基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法包括：对于提取的行人图像采用机器学习创建目标函数，进行目标最小化，得到临阶相似矩阵，再采用ILS算法进一步最小化目标函数，得到精确的哈希码；得到精确的哈希码后，采用端到端哈希深度学习方法学习哈希函数，根据人工神经网络ANN的隐藏层中不同节点的不同权重对输入进行调整；并进行CNNs后，选择单隐藏层MLP学习hash标签；最后生成训练函数：![]()
表示输出为一个mxd矩阵,m是批量的样本数量，d是最后一个全连接层的输出数量，x是输出向量，y是对应的标签。
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