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摘要:
目的 基于哈希编码的检索方法 是图像检索领域中的经典方法 .其原理是将原始空间中相似的图片经哈希函数投影、量化后,在汉明空间中得到相近的哈希码.此类方法 一般包括两个过程:投影和量化.投影过程大多采用主成分分析法对原始数据进行降维,但不同方法 的量化过程差异较大.对于信息量不均衡的数据,传统的图像哈希检索方法 采用等长固定编码位数量化的方式,导致出现低编码效率和低量化精度等问题.为此,本文提出基于哈夫曼编码的乘积量化方法 .方法 首先,利用乘积量化法对降维后的数据进行量化,以便较好地保持数据在原始空间中的分布情况.然后,采用子空间方差作为衡量信息量的标准,并以此作为编码位数分配的依据.最后,借助于哈夫曼树,给方差大的子空间分配更多的编码位数.结果 在常用公开数据集MNIST、NUS-WIDE和22K LabelMe上进行实验验证,与原始的乘积量化方法 相比,所提出方法 能平均降低49%的量化误差,并提高19%的平均准确率.在数据集MNIST上,与同类方法 的变换编码方法 (TC)进行对比,比较了从32 bit到256 bit编码时的训练时间,本文方法 的训练时间能够平均缩短22.5s.结论 本文提出了一种基于多位编码乘积量化的哈希方法,该方法 提高了哈希编码的效率和量化精度,在平均准确率、召回率等性能上优于其他同类算法,可以有效地应用到图像检索相关领域.
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文献信息
篇名 哈夫曼编码乘积量化的图像哈希检索方法
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 哈希 图像检索 近似最近邻搜索 乘积量化 比特分配 编码效率
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 389-399
页数 11页 分类号 TP391
字数 8461字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 祝继华 西安交通大学软件学院 7 51 3.0 7.0
2 栾婷婷 1 3 1.0 1.0
6 徐思雨 西安交通大学软件学院 4 11 2.0 3.0
7 王佳星 西安交通大学软件学院 3 9 2.0 3.0
8 时璇 西安交通大学软件学院 3 4 1.0 2.0
9 李垚辰 西安交通大学软件学院 4 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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哈希
图像检索
近似最近邻搜索
乘积量化
比特分配
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中国图象图形学报
月刊
1006-8961
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大16开
北京9718信箱
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1996
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