结合卷积神经网络与哈希编码的图像检索方法

摘要：

为了提高图像检索的精度与速度,提出一种卷积神经网络与哈希方法结合的图像检索算法.该方法在深度残差网络的基础上构建了一个网络模型,将随机选取成对的图像(相似/不相似)作为训练输入,使用曼哈顿距离作为损失函数,并添加了一个二值约束正则项,促使训练好的网络输出为类二值码,再将类二值码阈值化为二值码,最后用于图像检索.在Caltech256数据集和MNIST数据集上的实验结果显示,文中方法的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、网络模型、图片对生成、网络训练

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.7-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金面上项目;湖北省自然科学基金资助项目;湖北省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-11-18（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：21-26