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公开(公告)号：CN110457503A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910701690.6
申请日：2019-07-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种快速优化深度哈希图像编码方法及目标图像检索方法，基于贪心策略，针对大型图像数据集，建立哈希图像编码模型，通过优化后得到的深度哈希编码网络生成所有图像的二值编码。在进行目标图像检索时，可通过计算查询图像编码和数据库图像编码之间的汉明距离，迅速得到查询图像的同类相似图像。本发明方法结合神经网络更好地解决了梯度消失和量化误差问题，编码性能更优；用更少的迭代次数完成深度网络的训练过程，训练速度更快；能应用于各种带离散约束的问题，应用范围更广；进一步提高深度神经网络的优化速度和所生成图像编码的检索性能，有效提高了大型图像数据库的检索精度。
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公开(公告)号：CN110457503B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910701690.6
申请日：2019-07-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种快速优化深度哈希图像编码方法及目标图像检索方法，基于贪心策略，针对大型图像数据集，建立哈希图像编码模型，通过优化后得到的深度哈希编码网络生成所有图像的二值编码。在进行目标图像检索时，可通过计算查询图像编码和数据库图像编码之间的汉明距离，迅速得到查询图像的同类相似图像。本发明方法结合神经网络更好地解决了梯度消失和量化误差问题，编码性能更优；用更少的迭代次数完成深度网络的训练过程，训练速度更快；能应用于各种带离散约束的问题，应用范围更广；进一步提高深度神经网络的优化速度和所生成图像编码的检索性能，有效提高了大型图像数据库的检索精度。
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