[发明专利]基于哈希学习的图像数据快速检索方法

摘要

基于哈希学习的图像数据快速检索方法，涉及图像数据快速检索方法，属于数据检索技术领域。为了解决现有模型在哈希码生成阶段使用多次松弛会使模型在训练阶段负反馈过程出现偏差的问题。本发明的深度哈希模型包含五个卷积‑池化层、两个全连接层、特征层、哈希层和输出层；并基于三元组约束进行训练，得到训练好的深度哈希模型后，利用深度哈希模型建立样本库，样本库由图像样本及对应的哈希码构成；针对查询图像，利用训练好的深度哈希模型生成查询图像的哈希码；利用查询图像的哈希码与图像样本库进行检索。本发明适用于图像数据检索。

主权项

1.基于哈希学习的图像数据快速检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立深度哈希模型：深度哈希模型包含五个卷积‑池化层、两个全连接层、特征层、哈希层和输出层；步骤2、训练深度哈希模型：训练数据为一系列带有标签的数据集{(p₁，w₁)，(p₂，w₂)，(p₃，w₃)，...(p_n，w_n)}，其中p_i为样本图像，w_i是对应图像样本的标签；输入为三元组标签{p_i，p_j，p_k}，其中p_i和p_j为同一类别，p_i和p_k为不同类别，相同类别之间的相似性距离小于不同类别之间的相似性；得到训练好的深度哈希模型后，利用深度哈希模型建立样本库，样本库由图像样本及对应的哈希码构成；步骤3、针对查询图像，利用训练好的深度哈希模型生成查询图像的哈希码；步骤4、利用查询图像的哈希码与图像样本库进行检索。