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

  更多相關(guān)文章： 深度學(xué)習(xí) 圖像檢索 圖像哈希 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化算法

【摘要】：在大數(shù)據(jù)時(shí)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(gè)熱門的研究領(lǐng)域。近年來(lái),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(shí)減少儲(chǔ)存空間的優(yōu)點(diǎn)而受到廣泛的關(guān)注。現(xiàn)有的有監(jiān)督學(xué)習(xí)哈希算法存在一些問(wèn)題,主流的有監(jiān)督的哈希算法需要通過(guò)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(lái)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(yǔ)義的相似性問(wèn)題。隨著深度學(xué)習(xí)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(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有監(jiān)督的哈希函數(shù)學(xué)習(xí),提升了哈希函數(shù)的效果,但這類方法需要針對(duì)數(shù)據(jù)集人為設(shè)計(jì)復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),增大了哈希函數(shù)設(shè)計(jì)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(zhǎng)的時(shí)間,這些問(wèn)題影響了基于深度學(xué)習(xí)的哈希算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。針對(duì)這些問(wèn)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(guò)設(shè)計(jì)優(yōu)化問(wèn)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(shí)明顯地縮短了復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間。根據(jù)在不同圖像數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知,與現(xiàn)有的基準(zhǔn)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(shí)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(jì)算機(jī)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(xí) 圖像檢索 圖像哈希 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化算法
【基金】：國(guó)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(jì)劃項(xiàng)目(2011B040200007,2012A010701013) 火烈鳥(niǎo)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室校企產(chǎn)學(xué)研合作研究經(jīng)費(fèi)資助
【分類號(hào)】：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(guó)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(jì)劃項(xiàng)目(2011B040200007,2012A010701013),火烈鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)(廣州)股份有限公司-中

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本文編號(hào)：871163