[发明专利]基于度量学习的深度哈希方法有效
| 申请号： | 202010453613.6 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111611413B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 周蓝翔;肖波;王义飞;王浩宇;尹恒 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/51 | 分类号： | G06F16/51;G06F16/53;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
基于度量学习的深度哈希方法，涉及计算机视觉和图像处理领域，解决现有深度哈希方法的对比损失函数只能使得相同类别的图像在量化前的特征向量尽可能接近，但并不能鼓励其符号相同；使不同类别图像的量化前的值尽可能远离，但并不能鼓励其符号相反；最终导致量化后的哈希码鉴别力差，造成误判等问题，本发明构建哈希对比损失函数，对于量化前的实数值特征向量进行符号位的约束，使得量化前的实数值特征向量在经过符号函数量化后，得到的代表图像的哈希编码更加的准确，通过f |
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| 搜索关键词： | 基于 度量 学习 深度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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