基于多特征多核哈希學習的大規(guī)模圖像檢索
[Abstract]:The hash learning method solves the problems of low retrieval efficiency and high storage cost of image big data. In the existing kernel hash methods, either only one feature is used to correspond to a single kernel function, or a multi-feature corresponds to a single kernel function. They ignore the fact that different kernel functions have different functions and different characteristics contain different information. In this paper, an adaptive multi-feature and multi-core hash learning algorithm (MFMKH), is proposed, which can adaptively learn the weight coefficient of multi-feature fusion and the weight coefficient of multi-core fusion, and combine the advantages of multi-feature and multi-core. The feature fusion in this algorithm solves the problem of single information contained in single feature. Using many different kernel functions can make up for the deficiency of single kernel learning ability, and has the dual advantages of multi-feature adaptive fusion and multi-core learning. Experiments on standard IRMA,Ultrasound and Cifar10 datasets show that the retrieval performance of this algorithm is obviously better than that of similar kernel-based hash learning methods. Compared with the supervised deep hash, the retrieval performance is competitive on the Cifar10 dataset when the training time is significantly less.
【作者單位】: 重慶郵電大學計算機科學與技術(shù)學院;重慶郵電大學計算智能重慶市重點實驗室;
【基金】:國家重點研發(fā)計劃云計算和大數(shù)據(jù)重點專項(批準號:2016YFB1000905) 國家自然科學基金項目(批準號:61672120) 重慶自然科學基金項目(批準號:cstc2015jcyj A40036)資助
【分類號】:TP391.41
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,本文編號:2496064
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