密集网络图像哈希检索

• 作者: 刘汉卿 康晓东 张华丽 李博 王亚鸽 郭军
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 密集卷积网络(DenseNet) 监督核哈希 图像特征 投影误差 核主成分分析
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 900-912
• 页数: 13页
• 分类号: TP391
• 字数: 8775字
• 语种: 中文

摘要

目的 为提取可充分表达图像语义信息的图像特征,减少哈希检索中的投影误差,并生成更紧致的二值哈希码,提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法.方法 用训练优化好的密集网络提取图像的高层语义特征;先对提取到的图像特征进行核主成分分析投影,充分挖掘图像特征中隐含的非线性信息,以减少投影误差,再利用监督核哈希方法对图像特征进行监督学习,将特征映射到汉明空间,生成更紧致的二值哈希码.结果 为验证提出方法的有效性、可拓展性以及高效性,在Paris6K和LUNA16(lung nodule analysis 16)数据集上与其他6种常用哈希方法相比,所提方法在不同哈希码长下的平均检索精度均较高,且在哈希码长为64 bit时,平均检索精度达到最高,分别为89.2％和92.9％;与基于卷积神经网络的哈希算法(convolution neural network Hashing,CNNH)方法相比,所提方法的时间复杂度有所降低.结论 提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法,提高了图像特征的表达能力和投影精度,具有较好的检索性能和较低的时间复杂度;且所提方法的可拓展性也较好,不仅能够有效应用到彩色图像检索领域,也可以应用在医学灰度图像检索领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李博	天津医科大学医学影像学院	33	67	5.0	6.0
2	郭军	天津医科大学医学影像学院	13	69	4.0	8.0
3	康晓东	天津医科大学医学影像学院	51	215	9.0	12.0
4	王亚鸽	天津医科大学医学影像学院	9	6	2.0	2.0
5	张华丽	天津医科大学医学影像学院	7	0	0.0	0.0
6	刘汉卿	天津医科大学医学影像学院	2	0	0.0	0.0