基于语义相似度的无监督图像哈希方法

发布时间：2022-05-10 20:28

　　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l2,p范数（0<p≤2）来代替l2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%. 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 基于语义相似度的无监督图像哈希方法
    1.2 算法优化
2 实验部分
    2.1 实验设置
        2.1.1 数据集
        2.1.2 评价指标
        2.1.3 实验设置
    2.2 实验结果与分析
        2.2.1 性能评价
        2.2.2 参数评估
3 结论



本文编号：3652643