【摘要】：基于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的相似性搜索是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多媒體的一個(gè)重要分支,大數(shù)據(jù)背景下,在海量圖片中進(jìn)行相似性檢索,對(duì)于內(nèi)存空間的要求極高,并且,如何在大規(guī)模的圖片中快速、精確查找所需要的信息,是亟待解決的問(wèn)題。哈希技術(shù)能夠以較短長(zhǎng)度的二進(jìn)制碼表示圖片,并且保留圖片相似性,極大程度地減少計(jì)算量和存儲(chǔ)空間,提升了搜索效率。因而,基于哈希的近似性搜索技術(shù)廣泛應(yīng)用于圖片搜索領(lǐng)域。在多標(biāo)記多示例圖片搜索框架中,圖片由多個(gè)示例表示,并賦予多個(gè)類(lèi)別標(biāo)記。因?yàn)槭纠蜆?biāo)記之間無(wú)直接的對(duì)應(yīng)關(guān)系,而且圖片特征空間不能直接反映標(biāo)記的語(yǔ)義信息。針對(duì)多示例多標(biāo)記圖片搜索的難點(diǎn),本文提出基于語(yǔ)義分割的圖片哈希搜索算法,首先利用深度學(xué)習(xí)對(duì)圖片進(jìn)行基于語(yǔ)義分割的特征提取,然后,通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化,得到最優(yōu)化的距離度量,以保證示例和標(biāo)記的語(yǔ)義一致性和標(biāo)記之間的相關(guān)性。最后利用錨圖哈希算法,生成示例的哈希碼,以實(shí)現(xiàn)示例的快速近似搜索,提高圖片搜索的準(zhǔn)確度。在MSRC v2,PASCAL VOC2012數(shù)據(jù)庫(kù)中,本文提出的算法和現(xiàn)有的多種圖片哈希算法進(jìn)行了圖片檢索性能對(duì)比,從而進(jìn)一步驗(yàn)證了本文提出的算法在搜索精度和開(kāi)銷(xiāo)方面的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【圖文】：

士研究生學(xué)位論文 區(qū)域一般被人們稱(chēng)之為目標(biāo)示例或者前景；圖片的其他區(qū)域稱(chēng)之，圖片由若干個(gè)示例表示，每個(gè)示例都含有標(biāo)記類(lèi)別，這樣就可例，并返回近鄰示例所在的圖片包。這樣，基于語(yǔ)義分割的圖片可以應(yīng)用于罪犯行蹤分析，從而幫助公安機(jī)關(guān)實(shí)施抓捕等領(lǐng)域。割背景下，圖片檢索技術(shù)的性能依賴(lài)于示例分割和識(shí)別是否準(zhǔn)確分類(lèi)錯(cuò)誤，將會(huì)嚴(yán)重影響圖片檢索的效果，如圖 1.1 所示，如果語(yǔ)的區(qū)域，就會(huì)影響搜索該示例的近鄰效果，或者該示例被識(shí)別成示例就都是錯(cuò)誤的。所以完善的語(yǔ)義分割效果對(duì)于圖片檢索至關(guān)

圖 2.1 圖像語(yǔ)義信息（第 2 列圖像分割，第 3 列語(yǔ)義信息識(shí)別），使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，采用的框架是 VGG-16 網(wǎng)絡(luò)[28]。該理、色差、RGB 通道等特征方面效果顯著，比例合理。，生成概率圖譜，使用去卷積網(wǎng)絡(luò)。如圖 2.2 所示，概率圖譜對(duì)每個(gè)斷其所屬類(lèi)別。圖 2.2 去卷積（反卷積）網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義分割示意圖的像素點(diǎn)整合成概率圖譜，即可完成圖像語(yǔ)義分割。目前對(duì)于圖片

圖 2.1 圖像語(yǔ)義信息（第 2 列圖像分割，第 3 列語(yǔ)義信息識(shí)別）一步，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，采用的框架是 VGG-16 網(wǎng)絡(luò)[28]。該方法在提、紋理、色差、RGB 通道等特征方面效果顯著，比例合理。二步，生成概率圖譜，使用去卷積網(wǎng)絡(luò)。如圖 2.2 所示，概率圖譜對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)，判斷其所屬類(lèi)別。

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7 陸宇e

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