【摘 要】
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图像检索技术在机器学习、人工智能和计算机视觉等领域起着重要的作用。然而随着数据的爆炸式增长以及数据维度的增加,大规模图像在存储和计算上给图像检索技术带来了新的难题。近年来,基于哈希计算的图像检索算法因其存储成本低且检索速度快,在计算机视觉领域得到广泛的关注与研究。而在基于哈希计算的图像检索算法中,如何有效的处理高维度特征向量、优化哈希函数来提高检索算法的准确度是其中的一个关键问题,本文就是基于这一
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61876141）；
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图像检索技术在机器学习、人工智能和计算机视觉等领域起着重要的作用。然而随着数据的爆炸式增长以及数据维度的增加,大规模图像在存储和计算上给图像检索技术带来了新的难题。近年来,基于哈希计算的图像检索算法因其存储成本低且检索速度快,在计算机视觉领域得到广泛的关注与研究。而在基于哈希计算的图像检索算法中,如何有效的处理高维度特征向量、优化哈希函数来提高检索算法的准确度是其中的一个关键问题,本文就是基于这一问题展开研究:将深度神经网络与哈希算法结合进行自适应学习,不但能处理有标签数据集,也能处理无标签数据集,因此具有更好的适用性。这里算法的框架分为三个部分:（1）运用复杂卷积神经网络产生哈希标签;（2）利用所得的哈希标签训练哈希函数;（3）基于获得的训练模型进行图像检索。我们主要在（2）、（3）部分做了相关的改进,主要工作包括如下内容:1.为了优化训练哈希函数,保证在计算损失函数时输出结果更加稳定,一般会使用批量归一化算法来减小偏差。但是为了进一步提高算法精度,我们引进了三种归一化方法,即层归一化、实例归一化、群组归一化,实验结果证明了群组归一化的性能更加良好。针对训练哈希函数时,全连接层的高维特征向量,本文采用了四种降维方法,包括主成分分析、拉普拉斯特征映射、局部线性嵌入、独立成分分析,实现了高维特征的降维处理,提高了算法的精度和速度。2.为了使得哈希层神经元的输出更加靠近0和1,获得更加均匀的二进制哈希编码来反映不同图像之间类的差别。我们提出了一种改进的损失函数,也就是在原有损失函数中增加了一个惩罚项;然而为了不使第一个惩罚项出现极端情况,即全为0或者1,导致哈希化时带来很大偏差,我们增加了第二个惩罚项进行约束。实验结果也证明了改进损失函数的有效性。3.为了进一步提高图像检索的精确度,我们提出了二级检索框架。首先通过在汉明空间的一级检索,得到图像相似度的排序,选取排序最靠前的20张图像,将其原始的图像特征向量与查询图像的图像特征向量逐一进行欧式距离计算,然后根据相似度由高到低进行排序,作为最终检索结果进行输出。在公开图像集Cifar10、Cifar100（fine）、Cifar100（coarse）、STL-10中的实验结果表明,本文提出的算法在各项评价指标上要优于其它哈希算法。
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