[发明专利]一种基于分层深度哈希的大规模图像检索方法有效
| 申请号： | 201911340751.7 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111177432B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张永飞;彭程;张景涛;李波 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F16/51 | 分类号： | G06F16/51;G06F16/53 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100191 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于分层深度哈希的大规模图像检索方法，包括：构建分层哈希网络模型，利用高级语义信息标注的标签，逐级优化生成的分层哈希层输出值，利用反向传播算法训练分层哈希网络模型，得到训练好的分层哈希网络模型；将图像输入至训练好的分层哈希网络模型，将各个哈希层输出的数值二值化得到分层哈希值；对提取的分层哈希值建立树状索引；对待检索的图像使用神经网络提取查询图像的哈希值，利用距离度量法在树状索引中逐级搜索在给定阈值距离范围内的索引分枝和相关图像，按照给定比例过滤超出给定阈值距离范围的哈希值。本发明可以快速地在图像库中搜索出相似图像，提高了图像检索系统的响应速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 深度 大规模 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
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