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哈希编码结合空间金字塔的图像分类   总被引:1,自引:1,他引:0  
目的 稀疏编码是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对稀疏编码及其改进算法计算过程复杂、费时等问题,提出一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法。方法 首先,提取图像的局部特征点,构成局部特征点描述集。其次,学习自编码哈希函数,将局部特征点表示为二进制哈希编码。然后,在二进制哈希编码的基础上进行K均值聚类生成二进制视觉词典。最后,结合空间金字塔模型,将图像表示为空间金字塔直方图向量,并应用于图像分类。结果 在常用的Caltech-101和Scene-15数据集上进行实验验证,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比。与稀疏编码相关的算法相比,本文算法词典学习时间缩短了50%,在线编码速度提高了1.3~12.4倍,分类正确率提高了1%~5%。结论 提出了一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法,利用哈希编码代替稀疏编码对局部特征点进行编码,并结合空间金字塔模型用于图像分类。实验结果表明,本文算法词典学习时间更短、编码速度更快,适用于在线词典学习和应用。  相似文献
2.
基于哈希编码的算法,由于其高效性,已经成为海量数据高维特征最近邻搜索的研究热点。目前存在的普遍问题是,当哈希编码长度较低时,原始特征信息保留不是很充分,从而导致检索结果不理想。为了解决这一问题,提出了一种基于Markov网络的有效哈希编码算法。该算法首先根据稀疏编码策略进行特征重构,通过Markov随机游走的方式构建特征之间的语义网络关系图,然后根据Laplacian特征映射求出投影函数,最后进行快速的线性投影二值化编码。在公开数据集上与主流算法进行了性能比较,实验结果表明该算法具备良好的检索性能。  相似文献
3.
基于名字的路由查找是命名数据网络(NDN)的一个关键技术,但由于NDN名字层次化的结构以及无限制的长度,使得查询匹配的实现具有很大的挑战性.提出一种有效的元素哈希编码机制,首先利用哈希函数压缩数据名字,然后采用改进的状态转换阵列实现名称最长前缀的快速匹配,最后设计一种快速的增量更新机制,满足NDN转发过程中频繁地插入、修改与删除等操作.仿真结果表明,提出的方法使路由条目压缩率达到40%以上,匹配速率提高约10%.  相似文献
4.
路由查找算法是网络路由器关键技术之一,为了提高数据查询性能,提出一种基于改进哈希编码的路由查询匹配算法。利用哈希函数压缩数据名字,采用状态转换阵列实现名称最长前缀的快速匹配,将路由节点缓存因素引入路由决策,采用仿真对比实验对算法的性能进行测试。结果表明,与其它路由查询匹配算法相比,本文算法不仅降低了数据内存开销,大幅度减少平均查询时间,而且提高了数据路由查询的效率。  相似文献
5.
白琮  黄玲  陈佳楠  潘翔  陈胜勇 《软件学报》2018,29(4):1029-1038
在图像分类任务中,为了获得更高的分类精度,需要对图像提取不同层次的特征信息。深度学习被越来越多的应用于大规模图像分类任务中。本文提出了一种基于深度卷积神经网络的,可应用于大规模图像分类的深度学习框架。该框架在经典的深度卷积神经网络AlexNet基础上分别从网络框架和网络内部结构两个方面对网络做了优化和改进,进一步提升了网络的特征表达能力。同时,通过在全连接层引入隐层使得网络能够同时具备学习图像特征和二值哈希的功能,使得该框架具有处理大规模图像数据的能力。通过在三个标准数据库中的一系列比对实验,分析了不同优化方法在不同情况下的作用,并证明了本文所提优化方法的有效性。  相似文献
6.
针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征, 通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。  相似文献
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