【摘 要】
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大规模图像检索具有广泛的应用前景,其核心在于图像特征提取和高效相似性计算.深度学习技术在图像特征提取具有较强的特征表示能力,同时哈希技术在高维数据近似计算方面具有
【机 构】
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南京农业大学信息科学技术学院,南京工程学院基础部
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502236);中央高校基本科研业务费专项资金(KYZ201752)
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大规模图像检索具有广泛的应用前景,其核心在于图像特征提取和高效相似性计算.深度学习技术在图像特征提取具有较强的特征表示能力,同时哈希技术在高维数据近似计算方面具有较好的性能.目前,基于哈希学习的技术在大规模图像检索及相似性查询方面获得了广泛的研究和应用.本文结合卷积神经网络和哈希技术实现商标图像检索,通过深度学习技术提取商标图像特征,使用位哈希对数据对象编码,在海明空间折中查询的质量和效率.基于卷积神经网络模型,提出了深度哈希算法,并研究了损失函数和该数据集上的优化器选择,通过获取符合哈希编码规范的位编码
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