基于卷积自编码和哈希算法的图像检索研究

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针对目前图像检索的精度和速度不高等问题,提出一种基于卷积自编码神经网络和哈希编码策略的图像检索方法。该方法使用在MNIST和Fashion-MNIST数据集上预训练的卷积自编码网络模型对实验图像数据集提取编码器特征来得到图像特征的深层表示。所提取的特征具有自编码和卷积神经网络两者的优点。然后使用哈希策略将这些深层表示进行编码,从而获得图像的二进制码,通过计算汉明距离的相似度对图像进行检索。在2个大型数据集MNIST和Fashion-MNIST上进行大量实验,与现有技术相比,该算法具有更高的查准率、查
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