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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及以及信息技術的不斷進步,相較于文字,人們越來越傾向于使用圖像來表達、傳遞和獲得信息。由此,互聯(lián)網(wǎng)上圖像的數(shù)量呈現(xiàn)出爆炸性增長趨勢,應用大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。如何快速且準確的從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)中檢索到相似圖像是圖像檢索領域長期以來研究的熱點問題之一。
機器學習是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的重要工具之一,其中哈希學習由于其可以減少數(shù)據(jù)的存儲空間以及優(yōu)越的計算性能,在近年來成為研究熱點。哈希學習將高維空間的數(shù)據(jù)經(jīng)過映
2、射到低維的漢明空間,得到緊湊的二進制碼(哈希碼),從而減少數(shù)據(jù)的存儲空間;在獲得哈希碼的同時,使得學習得到的哈希碼保持住原始空間數(shù)據(jù)間的相似性,在進行檢索時,只需要計算哈希碼間的漢明距離,就可以快速的得到數(shù)據(jù)間的相似度,降低計算速度,從而提升檢索效率。
本文在譜哈希的基礎上提出一種面向多模態(tài)圖像檢索的離散哈希方法(Discrete Multi-view Hashing,簡稱DMVH)。該方法可以利用圖像豐富的多模態(tài)信息提升檢索
3、的性能。首先,提取圖像的多模態(tài)特征(如GIST、SIFT),并對多模態(tài)特征進行預處理,使得多模態(tài)特征的維數(shù)保持一致。然后,使用一種新的構建圖像數(shù)據(jù)間相似性矩陣的方法,在保留數(shù)據(jù)局部結構相似性的同時,保持住數(shù)據(jù)之間的語義相似性。最后,將高維空間的數(shù)據(jù)通過學習得到的映射矩陣映射到低維空間得到哈希碼。由于哈希碼是離散的,直接對其進行優(yōu)化比較困難?;诖?,又引入兩個輔助變量,使得在優(yōu)化過程中不用松弛離散條件,減小優(yōu)化誤差,從而得到更高質(zhì)量的哈希
4、碼。本文在三個公開的數(shù)據(jù)集上對DMVH的性能進行驗證,并且與幾個較先進的哈希方法進行比較,實驗結果表明本文DMVH的性能要優(yōu)于所比較的哈希方法的性能。
最后,以DMVH為核心算法,設計并實現(xiàn)了多模態(tài)圖像檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要是將“以圖搜圖”的功能提供給用戶。用戶將所需要檢索的圖像上傳到系統(tǒng)中,在對圖像進行特征提取、特征融合后,使用在DMVH學習過程中得到的哈希函數(shù)將融合過的特征映射到漢明空間,生成哈希碼,并計算該哈希碼與數(shù)據(jù)庫中
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