【摘 要】
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近来,哈希方法被广泛应用于大规模图像检索中.基于CNN在特征提取中的强大鲁棒性,目前已有很多研究者将深度卷积神经网络和哈希方法结合后应用于图像检索领域.相比于传统哈希
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101北京开放大学北京100081
【出 处】
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中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会
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近来,哈希方法被广泛应用于大规模图像检索中.基于CNN在特征提取中的强大鲁棒性,目前已有很多研究者将深度卷积神经网络和哈希方法结合后应用于图像检索领域.相比于传统哈希方法加手工提取特征的方法,深度哈希方法既能节约搜索时间,又能节省存储空间.目前深度哈希方法主要通过深度神经网络的学习将图片的语义信息和图片的特征信息一起融入到所产生的哈希二值码中.目前主流的深度哈希算法倾向于将图像对或者三元组图像作为网络训练的输入,以此通过图像的标签信息保留更多的语义相似性信息,从而查找出相似的图片.从已有的实验结果来看,深度哈希方法在大规模图像检索中的应用是快速有效的,同时也有许多方面可以探索.
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