[发明专利]一种面向图像检索的分布一致性保持度量学习方法

摘要

本发明公开了一种面向图像检索的分布一致性保持度量学习方法，所述方法通过一种新颖的样本挖掘和类内难样本挖掘方法，选择有代表性的样本，在提高收敛速度的同时获取更丰富的信息；类内容易样本和难样本的比例为选取的难样本赋予动态权重，以学习类内数据结构特征，对于负样本，根据其周围样本的分布情况设置不同的权重进行学习以保持其相似结构的一致性，从而更准确地提取图像特征。本发明充分考虑了正样本和负样本的分布情况对实验的影响，可以根据模型的训练效果对正样本和负样本的数量及选择进行调整。