公开(公告)号：CN111611427B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202010433167.2

申请日：2020-05-21

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严灵毓 ,  朱雅琴 ,  傅稼润 ,  王春枝 ,  王双红

IPC: G06F16/583 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于线性鉴别分析深度哈希算法的图像检索方法及系统，利用CNN提取图像特征；构造基于线性判别分析LDA的目标函数，将图像特征映射到哈希标签中；利用生成的hash标签训练一个简单的图像哈希深度学习网络，利用深度哈希模型将新的图像的特征映射到哈希码完成图像检索。对于目前的图像检索技术来说，图像数据庞大，并且标签在大数据时代是难以获取的，在大量图像中进行图像检索，这是非常耗时和不可扩展的，所以根据现有的问题，本发明提出的技术方法一方面避免了依赖类标签来监督散列的过程，另一方面也避免了由于深度网络获取图像特征而导致的大量的时间消耗。

公开(公告)号：CN111611427A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010433167.2

申请日：2020-05-21

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 严灵毓 ,  朱雅琴 ,  傅稼润 ,  王春枝 ,  王双红

IPC: G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于线性鉴别分析深度哈希算法的图像检索方法及系统，利用CNN提取图像特征；构造基于线性判别分析LDA的目标函数，将图像特征映射到哈希标签中；利用生成的hash标签训练一个简单的图像哈希深度学习网络，利用深度哈希模型将新的图像的特征映射到哈希码完成图像检索。对于目前的图像检索技术来说，图像数据庞大，并且标签在大数据时代是难以获取的，在大量图像中进行图像检索，这是非常耗时和不可扩展的，所以根据现有的问题，本发明提出的技术方法一方面避免了依赖类标签来监督散列的过程，另一方面也避免了由于深度网络获取图像特征而导致的大量的时间消耗。