基于深度残差网络的迭代量化哈希图像检索方法

摘要：

针对现有的哈希图像检索方法表达能力较弱、训练速度慢、检索精度低,难以适应大规模图像检索的问题,提出了一种基于深度残差网络的迭代量化哈希图像检索方法(DRITQH).首先,使用深度残差网络对图像数据进行多次非线性变换,从而提取图像数据的特征,并获得具有语义特征的高维特征向量;然后,使用主成分分析(PCA)对高维图像特征进行降维,同时运用迭代量化对生成的特征向量进行二值化处理,更新旋转矩阵,将数据映射到零中心二进制超立方体,从而最小化量化误差并得到最佳的投影矩阵;最后,进行哈希学习,以得到最优的二进制哈希码在汉明空间中进行图像检索.实验结果表明,DRITQH在NUS-WIDE数据集上,对4种哈希码的检索精度分别为0.789、0.831、0.838和0.846,与改进深度哈希网络(IDHN)相比分别提升了0.5、3.8、3.7和4.2个百分点,平均编码时间小了1717μs.DRITQH在大规模图像检索时减少了量化误差带来的影响,提高了训练速度,实现了更高的检索性能.

关键词：图像检索、深度残差网络、迭代量化、哈希码、量化误差

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金71761018

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2845-2852