哈希學(xué)習(xí)能夠明顯提高大規(guī)模圖像檢索中的檢索速度、極大減少存儲(chǔ)空間以及通信開(kāi)銷,它已經(jīng)成為圖像檢索中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。哈希學(xué)習(xí)的核心思想是通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)顯式（或隱式）的哈希映射將圖庫(kù)中的每一幅圖像映射成緊湊的二進(jìn)制編碼序列,使得相似度越高的圖像其哈希編碼也具有較高的相似度（即少量的二進(jìn)制位不同）,這種哈希編碼只需要計(jì)算圖像之間的漢明距離從而進(jìn)行相似度快速比較,同時(shí)起到了節(jié)省存儲(chǔ)空間、提升通信效率的作用。在大規(guī)模圖像檢索中,如何快速地從海量的高維圖像庫(kù)中查找到與某幅圖像最相似的一幅或多幅圖像成為了一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題,因此迫切需要探索新技術(shù)使得大規(guī)模圖像檢索具有較小的存儲(chǔ)代價(jià)、高效的檢索效率和較高的準(zhǔn)確率。本文把多特征融合、多核學(xué)習(xí)的機(jī)制引入哈希學(xué)習(xí)中,提出了基于多特征多核哈希和基于多特征譜哈希的圖像檢索算法,并在理論和實(shí)驗(yàn)兩方面驗(yàn)證了它們的檢索性能。本文具體工作如下:1.首先對(duì)比分析了圖像檢索中哈希學(xué)習(xí)方法,并提出了基于哈希學(xué)習(xí)的大規(guī)模圖像檢索框架。從核哈希、深度哈希、流形哈希和稀疏哈希角度分析它們的動(dòng)機(jī)、模型與算法、異同點(diǎn)、優(yōu)缺點(diǎn)等。然后,根據(jù)其共性將它們歸為同一類并進(jìn)行比較分析。最后歸納總結(jié)了哈... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

IRMA在不同長(zhǎng)度哈希碼下，迭代誤差error和迭代次數(shù)iters關(guān)系圖

圖 3.4 Ultrasound 在不同長(zhǎng)度哈希碼下，迭代誤差 error 和迭代次數(shù) iters 關(guān)系圖圖 3.5 Cifar10 在不同長(zhǎng)度哈希碼下，迭代誤差 error 和迭代次數(shù) iters 關(guān)系圖3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證本章提出方法的有效性，將與 SH[15]，MFKH[25]，SKLSH[23]，KLSH[14]以及 DPSH[34]相關(guān)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比對(duì)。此外，本章還將 M2FM3KH 和其任意單特征單核的組合形式進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中每個(gè)方法都進(jìn)行了 10 次實(shí)驗(yàn)從而減少隨機(jī)性的影響。本章實(shí)驗(yàn)中使用 GIST[44]特征，HOG[46]特征，線性核，拉普拉斯核及高斯核的組合包括理論分析和多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：(1) 本章主要從特征和核函數(shù)的全局性和局部性進(jìn)行分析說(shuō)明，其中圖像的全局特征如 GIST 特征描述圖像的宏觀特性；而局部特征如 HOG 特征只能反應(yīng)圖像

圖 3.4 Ultrasound 在不同長(zhǎng)度哈希碼下，迭代誤差 error 和迭代次數(shù) iters 關(guān)系圖圖 3.5 Cifar10 在不同長(zhǎng)度哈希碼下，迭代誤差 error 和迭代次數(shù) iters 關(guān)系圖3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證本章提出方法的有效性，將與 SH[15]，MFKH[25]，SKLSH[23]，KLSH[14]以及 DPSH[34]相關(guān)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比對(duì)。此外，本章還將 M2FM3KH 和其任意單特征單核的組合形式進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中每個(gè)方法都進(jìn)行了 10 次實(shí)驗(yàn)從而減少隨機(jī)性的影響。本章實(shí)驗(yàn)中使用 GIST[44]特征，HOG[46]特征，線性核，拉普拉斯核及高斯核的組合包括理論分析和多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：(1) 本章主要從特征和核函數(shù)的全局性和局部性進(jìn)行分析說(shuō)明，其中圖像的全局特征如 GIST 特征描述圖像的宏觀特性；而局部特征如 HOG 特征只能反應(yīng)圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)哈希學(xué)習(xí):現(xiàn)狀與趨勢(shì)[J]. 李武軍,周志華.  Science Bulletin. 2015(Z1)
[2]一種基于精確歐氏位置敏感哈希的目標(biāo)檢索方法[J]. 趙永威,李弼程,高毫林.  應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(04)



本文編號(hào)：3098306