【摘 要】
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图像搜索时需要尽可能地保留图像语义相似性,传统的哈希图像检索方法大多是基于人工视觉特征的,它的性能已经满足不了现在图像搜索的要求.为了解决这个问题,我们将哈希编码和
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图像搜索时需要尽可能地保留图像语义相似性,传统的哈希图像检索方法大多是基于人工视觉特征的,它的性能已经满足不了现在图像搜索的要求.为了解决这个问题,我们将哈希编码和卷积神经网络结合起来,旨在研究出一个更好的检索方法.本文使用卷积神经网络中的AlexNet模型和哈希编码结合,改进了传统的图像搜索算法,缩短了神经网络的训练时间,提高了哈希算法的效果.我们选用CIFAR-10数据集来进行相关实验.实验结果表明,该方法相比于传统的图像检索方法具有多方面的优越性.
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