本文關(guān)鍵詞：FP-CNNH:一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速圖像哈希算法

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【摘要】：在大數(shù)據(jù)時代,圖像檢索技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用是一個熱門的研究領(lǐng)域。近年來,大規(guī)模圖像檢索系統(tǒng)中,圖像哈希算法由于具備提高圖像的檢索效率同時減少儲存空間的優(yōu)點而受到廣泛的關(guān)注�，F(xiàn)有的有監(jiān)督學(xué)習哈希算法存在一些問題,主流的有監(jiān)督的哈希算法需要通過圖像特征提取器獲取人為構(gòu)造的圖像特征表示,這種做法帶來的圖像特征損失影響了哈希算法的效果,也不能較好地處理圖像數(shù)據(jù)集中語義的相似性問題。隨著深度學(xué)習在大規(guī)模數(shù)據(jù)上研究的興起,一些相關(guān)研究嘗試通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行有監(jiān)督的哈希函數(shù)學(xué)習,提升了哈希函數(shù)的效果,但這類方法需要針對數(shù)據(jù)集人為設(shè)計復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),增大了哈希函數(shù)設(shè)計的難度,而且深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要較多的數(shù)據(jù)和較長的時間,這些問題影響了基于深度學(xué)習的哈希算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。針對這些問題,提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速圖像哈希算法,該算法通過設(shè)計優(yōu)化問題的求解方法以及使用預(yù)訓(xùn)練的大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了哈希算法的效果,同時明顯地縮短了復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間。根據(jù)在不同圖像數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果分析可知,與現(xiàn)有的基準算法相比,提出的算法在哈希函數(shù)訓(xùn)練效果和訓(xùn)練時間上都具有較大的提高。
【作者單位】： 中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計算機學(xué)院;中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中山大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習 圖像檢索 圖像哈希 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61033010,61272065,61370021,61472453,U1401256) 廣東省自然科學(xué)基金(S2011020001182,S2012010009311,S2013010011905) 廣東省科技計劃項目(2011B040200007,2012A010701013) 火烈鳥網(wǎng)絡(luò)(廣州)股份有限公司-中山大學(xué)廣東省大數(shù)據(jù)分析與處理重點實驗室校企產(chǎn)學(xué)研合作研究經(jīng)費資助
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 到稿日期:2015-06-28返修日期:2015-09-11本文受國家自然科學(xué)基金(61033010,61272065,61370021,61472453,U1401256),廣東省自然科學(xué)基金(S2011020001182,S2012010009311,S2013010011905),廣東省科技計劃項目(2011B040200007,2012A010701013),火烈鳥網(wǎng)絡(luò)(廣州)股份有限公司-中

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本文編號：871163