基于深度神经网络和哈希算法的图像检索研究

• 作者: 李菲菲 王伟栋 谢林 陈虬
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 深度神经网络 哈希算法 图像检索 特征二值化 阈值调整
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.10.011

摘要

针对传统基于哈希算法的图像检索方法生成的哈希编码难以保留图像语义相似性,从而导致检索准确率较低的问题,文中结合深度神经网络和哈希算法的优点,使用两次特征二值化对图像的哈希编码进行优化.对于不同查询图像基于第一次特征二值化进行阈值调整,然后根据调整后的阈值完成第二次特征二值化并利用优化后的哈希编码完成相似图像的检索.采用公开的图像数据库Cifar-10及MNIST得到的实验结果显示,所用方法得到的图像识别准确率高于传统方法以及采用固定阈值进行特征二值化的相关方法,证实了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李菲菲	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	21	44	4.0	5.0
2	陈虬	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	17	40	4.0	5.0
3	谢林	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	5	1.0	2.0
4	王伟栋	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	5	1.0	1.0