【摘 要】
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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,能够较好的解决现实图像数据库中存在着样本标签信息缺失、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.本文提出了一种基于语义相似度的无监督图像哈希方法.该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,该方法采用了l2,p范数(0＜
【机 构】
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山东财经大学,济南,250014 山东大学,济南,250100
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
论文部分内容阅读
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,能够较好的解决现实图像数据库中存在着样本标签信息缺失、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.本文提出了一种基于语义相似度的无监督图像哈希方法.该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,该方法采用了l2,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,本文所提出方法的平均精度均值提升5％.
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