基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法

摘要：

针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法.主要是在卷积神经网络(CNN)中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的m幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索,达到最终的检索目的.提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一,结合图像的两种特征进行检索,弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足.在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出方法检索性能优于其他现有方法.

关键词：图像检索、卷积神经网络、哈希编码、分级检索

所属期刊栏目：55

分类号：TP751(遥感技术)

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：194-199