哈希方法作為最近鄰搜索中的一個重要算法,具有快速及低內存的優(yōu)良特性,能夠較好地解決現(xiàn)實圖像數據庫中存在的樣本標簽信息缺失、人工標注成本過高等問題,因此在圖像檢索領域得到廣泛使用.提出一種基于語義相似度的無監(jiān)督圖像哈希方法.首先對原始圖像進行語義聚類,然后基于圖像的語義相似性,把原始圖像特征映射到漢明空間;同時,為了增強哈希學習的魯棒性,在所得到的目標函數中,采用了l2,p范數（0<p≤2）來代替l2范數進行哈希學習.通過在兩個公共圖像檢索數據庫CIFAR-10和NUS-WIDE的實驗結果證明,與現(xiàn)有方法相比,本方法的平均精度均值提升了5%. 

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【文章目錄】：
1 基于語義相似度的無監(jiān)督圖像哈希方法
    1.2 算法優(yōu)化
2 實驗部分
    2.1 實驗設置
        2.1.1 數據集
        2.1.2 評價指標
        2.1.3 實驗設置
    2.2 實驗結果與分析
        2.2.1 性能評價
        2.2.2 參數評估
3 結論



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