[发明专利]面向图像检索的深度强化去冗余哈希方法有效

专利信息
申请号: 201910407916.1 申请日: 2019-05-16
公开(公告)号: CN110188219B 公开(公告)日: 2023-01-06
发明(设计)人: 张玥杰;杨觉旭;张涛 申请(专利权)人: 复旦大学
主分类号: G06F16/53 分类号: G06F16/53;G06N5/04;G06N3/08
代理公司: 上海正旦专利代理有限公司 31200 代理人: 陆飞;陆尤
地址: 200433 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明属于图像检索技术领域,具体为面向图像检索的深度强化去冗余哈希算法。本发明算法包括:分块哈希码推理,利用图像的标签信息构筑相似性矩阵,然后依照该相似性矩阵推理每幅图像的最优哈希码,其中相似性矩阵较为巨大,采用分块方式进行求解;图像‑哈希码映射,将图像的原始像素信息映射到已推理出的最优哈希码上,这一映射过程利用多分类来实现;哈希码冗余位去除,去除已产生的哈希码中对检索精度没有帮助甚至有害的哈希位,这一过程通过深度强化学习训练一个代理,由该代理来寻找一个最优掩码,从而利用此掩码便可去除冗余的哈希位。本发明训练速度更快,计算开销和存储开销省,检索精度高。
搜索关键词: 面向 图像 检索 深度 强化 冗余 方法
【主权项】:
1.一种面向图像检索的深度强化去冗余哈希算法,其特征在于,具体步骤为:步骤1、分块哈希码推理,先利用图像的标签信息构筑相似性矩阵S,然后依照该相似性矩阵来推理每幅图像的最优哈希码;其中相似性矩阵较为巨大,采用分块方式进行求解;步骤2、图像‑哈希码映射,将图像的原始像素信息映射至已推理出的最优哈希码上,这一映射过程利用多分类来实现;步骤3、哈希码冗余位去除,去除已产生的哈希码中对检索精度没有帮助甚至有害的哈希位;这一过程是通过深度强化学习训练一个代理,由该代理来寻找一个最优掩码,利用此掩码去除冗余哈希位。
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