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基于语义相似度的无监督图像哈希方法

【作者】 王伯伟 [1] 聂秀山 [1] 马林元 [2] 尹义龙 [3]

【关键词】 语义相似度 无监督哈希 离散哈希 相似性学习

摘要】哈希方法作为最近邻搜索中的一个重要算法,具有快速及低内存的优良特性,能够较好地解决现实图像数据库中存在的样本标签信息缺失、人工标注成本过高等问题,因此在图像检索领域得到广泛使用.提出一种基于语义相似度的无监督图像哈希方法.首先对原始图像进行语义聚类,然后基于图像的语义相似性,把原始图像特征映射到汉明空间;同时,为了增强哈希学习的鲁棒性,在所得到的目标函数中,采用了?2,p范数(0<p≤2)来代替?2范数进行哈希学习.通过在两个公共图像检索数据库CIFAR-10和NUS-WIDE的实验结果证明,与现有方法相比,本方法的平均精度均值提升了5%.

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