本文選題：哈希　切入點(diǎn)：大規(guī)模圖像檢索　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：準(zhǔn)確有效的哈希算法是實(shí)現(xiàn)海量高維數(shù)據(jù)近鄰檢索的關(guān)鍵.迭代量化哈希(Iterative Quantization,ITQ)和各向同性哈希(Isotropic Hash,Iso Hash)是兩種知名的編碼方法.但是ITQ算法對(duì)旋轉(zhuǎn)矩陣施加的約束過(guò)于單薄,容易導(dǎo)致過(guò)擬合;而Iso Hash算法缺乏對(duì)哈希編碼的更新策略,降低了編碼質(zhì)量.針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種各向同性的迭代量化哈希算法.該方法采用迭代的策略,對(duì)編碼矩陣和旋轉(zhuǎn)矩陣交替更新,并在正交約束的基礎(chǔ)上增加各向同性約束來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)旋轉(zhuǎn)矩陣,最小化量化誤差.在CIFAR-10、22K Label Me和ANN-GIST-1M基準(zhǔn)庫(kù)上與多種方法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在查準(zhǔn)率、查全率以及平均準(zhǔn)確率均值等指標(biāo)上均明顯優(yōu)于對(duì)比算法.
[Abstract]:Accurate and effective hash algorithm is the key to realize the nearest neighbor retrieval of massive high dimensional data.Iterative quantification hashing (ITQ) and isotropic hash Isotropic Hashso (Iso) are two well-known coding methods.However, the constraints imposed by the ITQ algorithm on the rotation matrix are too thin and easy to overfit, while the Iso Hash algorithm lacks an update strategy for hash coding, which reduces the coding quality.To solve the above problems, an isotropic iterative quantization hash algorithm is proposed.The method uses iterative strategy to update the coding matrix and the rotation matrix alternately and adds isotropic constraints on the basis of orthogonal constraints to learn the optimal rotation matrix and minimize the quantization error.Compared with many methods on CIFAR-10K Label me and ANN-GIST-1M datum, the experimental results show that the proposed algorithm is superior to the contrast algorithm in precision, recall and average accuracy.
【作者單位】： 江蘇省大數(shù)據(jù)分析技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京信息工程大學(xué)信息與控制學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61622305,No.61502238,No.61532009,No.61672292) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20160040) 江蘇省六大人才高峰(No.DZXX-037)
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：1702625