基于深度哈希的图像检索技术研究

本文提出的方法基于深度卷积神经网络和哈希算法,该方法对VGG16网络模型进行了改进：模型中全连接层保留FC6和FC7,去掉的FC8用哈希层替换,构建哈希函数获得哈希编码,在损失层对损失函数做了优化计算,微调模型初始化参数。图像检索过程主要包括模型训练和检索图像两个阶段,实验数据集采用CIFAR-10和NUS-WIDE。和其他几种典型的传统哈希算法和深度哈希算法进行对比分析,实验结果表明,本文所提方法能有效提高图像检索性能。     

基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法

当前主流的图像检索方法采用的视觉特征,缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,此外,传统的特征索引方法检索效率较低,难以适用于大规模图像数据.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法.首先,利用卷积神经网络的学习能力挖掘训练图像内容的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强特征的视觉表达能力和区分性;然后,利用监督核哈希方法对高维图像深层特征进行监督学习,并将高维特征映射到低维汉明空间中,生成紧致的哈希码;最后,在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索.在ImageNet-1000和Caltech-256数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力,提高图像检索效率,优于当前主流方法.     

基于RAN与深度哈希的图像检索方法研究

针对基于卷积神经网络提取的图像特征不仅包含目标信息,还包括杂乱的背景信息这一问题,提出了一种基于残差注意力网络与深度哈希的算法,该算法通过残差注意力网络提取图像特征,输入到哈希层得到图像的二进制编码,通过对比待查询图像的哈希码与训练集中每一张图像的哈希码之间的汉明距离来检索图像,可实现端到端的训练和检索.在Flickr...     

基于深度学习的图像检索技术应用

文章指出数字检索技术的快速发展,给数字图书馆、新闻媒体、医学图像管理、卫星遥感图像、商业在线销售等行业带来新的应用增长点,传统的基于文本的图像检索技术在检索效率和精准度方面都效果不如人意。随着人工智能技术的发展与运用,结合深度学习的感知哈希图像算法得到较快发展,更快的促进了图像检索技术的广泛应用。     

基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索

基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从而导致部分信息丢失问题做出了改进,提出了一种基于图像分割的肺结节图像哈希检索方法。实验结果表明,在72位哈希码长度时,达到了85.3%的平均准确率。并且,将文中图像分割模块应用于其他哈希检索方法时,平均准确率皆有一定的提升。     

基于深度卷积神经网络和二进制哈希学习的图像检索方法

随着图像数据的迅猛增长,当前主流的图像检索方法采用的视觉特征编码步骤固定,缺少学习能力,导致其图像表达能力不强,而且视觉特征维数较高,严重制约了其图像检索性能。针对这些问题,该文提出一种基于深度卷积神径网络学习二进制哈希编码的方法,用于大规模的图像检索。该文的基本思想是在深度学习框架中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数,且哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束。首先,利用卷积神经网络强大的学习能力挖掘训练图像的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强图像特征的区分性和表达能力。然后,将图像特征输入到哈希层,学习哈希函数使得哈希层输出的二进制哈希码分类误差和量化误差最小,且满足独立性约束。最后,给定输入图像通过该框架的哈希层得到相应的哈希码,从而可以在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索。在3个常用数据集上的实验结果表明,利用所提方法得到哈希码,其图像检索性能优于当前主流方法。     

医学口腔图像检索的快速无监督多模态哈希方法

针对医学图像数据检索和存储效率低的问题,提出了一种基于多模态哈希编码的一种简单而有效的快速无监督多模态哈希(FUMH)方法.首先将多模态特征中的判别语义协同保存到哈希码中,构建新的无监督多模态哈希学习模型.然后利用新的无参数多模态二值哈希投影加权方案,自动计算模态组合权值,实现优秀的检索准确性和存储效率.最后通过实验方...     

基于深度神经网络的哈希算法研究综述

随着社交媒体的快速发展,互联网上产生的图像、视频等多媒体数据迅速增长,如何快速地从海量图像数据库中找到有用的信息,已经成为大数据检索研究的主要内容之一。哈希检索技术能够将高维特征保相似地映射为哈希码,大幅度减少了检索过程中的存储与计算开销,因而得到了越来越多的关注。本文总结了深度哈希算法主要方法和前沿进展,并对未来的研究方向展开简要探讨。     

基于特征共现的无监督哈希检索算法

现有无监督哈希检索算法的关注点在于哈希映射过程中的信息损失以及生成哈希的质量问题,忽略了图像特征本身对检索精度的影响。为进一步提高检索的精度,提出一种改进的基于特征共现的无监督哈希检索算法（Unsupervised Hash retrieval algorithm based on Feature Co-occurrence, UHFC）。该算法共分为两个阶段：深度特征提取和无监督哈希生成。为提高图像特征的质量,UHFC在卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)结构的最后一层卷积后引入了共现层,用来提取特征之间的依赖关系。并用共现激活值的均值来表示共现程度,解决原共现操作存在相同两个通道的共现值不一致的问题;接着,在特征融合部分UHFC设计一种适用于共现特征融合的,结合空间注意力机制的注意特征融合方法（Attention Feature Fusion method based on Spatial attention, AFF-S）。通过注意力机制自主学习共现特征与深度特征融合的权重,降低特征融合过程中背景因素的干扰,提高最终图像特征的表达能力...     

A Novel Simple Visual Tracking Algorithm Based on Hashing and Deep Learning

Deep network has been proven efficient and robust to capture object features in some conditions.It still remains in the stage of classifying or detecting objects.In the field of visual tracking,deep network has not been applied widely.One of the reasons is that its time consuming made the strong method could not meet the speed need of visual tracking.A novel simple tracker is proposed to complete tracking task.A simple six-layer feed-forward backpropagation neural network is applied to capture object features.Nevertheless,this representation is not robust enough when illumination changes or drastic scale changes in dynamic condition.To improve the performance and not to increase much time spent,image perceptual hashing method is employed,which extracts low frequency information of object as its fingerprint to recognize the object from its structure.64-bit characters are calculated by it,and they are utilized to be the bias terms of the neutral network.This leads more significant improvement for performance of extracting sufficient object features.Then we take particle filter to complete the tracking process with the proposed representation.The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is efficient and robust compared with the state-of-the-art tracking methods.     

Asymmetric Semi‐Supervised Boosting Scheme for Interactive Image Retrieval

Support vector machine (SVM) active learning plays a key role in the interactive content‐based image retrieval (CBIR) community. However, the regular SVM active learning is challenged by what we call “the small example problem” and “the asymmetric distribution problem.” This paper attempts to integrate the merits of semi‐supervised learning, ensemble learning, and active learning into the interactive CBIR. Concretely, unlabeled images are exploited to facilitate boosting by helping augment the diversity among base SVM classifiers, and then the learned ensemble model is used to identify the most informative images for active learning. In particular, a bias‐weighting mechanism is developed to guide the ensemble model to pay more attention on positive images than negative images. Experiments on 5000 Corel images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.16 in mean average precision compared to regular SVM active learning, which is more effective than some existing improved variants of SVM active learning.     

基于深度哈希算法的极光图像分类与检索方法

面对形态万千、变化复杂的海量极光数据,对其进行分类与检索为进一步研究地球磁场物理机制和空间信息具有重要意义。该文基于卷积神经网络(CNN)对图像特征提取方面的良好表现,以及哈希编码可以满足大规模图像检索对检索时间的要求,提出一种端到端的深度哈希算法用于极光图像分类与检索。首先在CNN中嵌入空间金字塔池化(SPP)和幂均值变换(PMT)来提取图像中多种尺度的区域信息;其次在全连接层之间加入哈希层,将全连接层最能表现图像的高维语义信息映射为紧凑的二值哈希码,并在低维空间使用汉明距离对图像对之间的相似性进行度量;最后引入多任务学习机制,充分利用图像标签信息和图像对之间的相似度信息来设计损失函数,联合分类层和哈希层的损失作为优化目标,使哈希码之间可以保持更好的语义相似性,有效提升了检索性能。在极光数据集和 CIFAR-10 数据集上的实验结果表明,所提出方法检索性能优于其他现有检索方法,同时能够有效用于极光图像分类。     

基于角点检测和NMF的图像Hash算法

为了有效地实现图像Hash函数在图像认证检索中的应用,提出了结合Harris角点检测和非负矩阵分解(NMF)的图像Hash算法,首先提取图像中的角点,对角点周围图像块信息进行非负矩阵分解得到表征图像局部特征的系数矩阵,进一步量化编码产生图像Hash。实验结果表明,得到的图像Hash对视觉可接受的操作如图像缩放、高斯低通滤波和JPEG压缩具有良好的稳健性,同时能区分出对图像大幅度扰动或修改的操作。     

Content‐Based Image Retrieval Based on Relevance Feedback and Reinforcement Learning for Medical Images

To enable a relevance feedback paradigm to evolve itself by users’ feedback, a reinforcement learning method is proposed. The feature space of the medical images is partitioned into positive and negative hypercubes by the system. Each hypercube constitutes an individual in a genetic algorithm infrastructure. The rules take recombination and mutation operators to make new rules for better exploring the feature space. The effectiveness of the rules is checked by a scoring method by which the ineffective rules will be omitted gradually and the effective ones survive. Our experiments on a set of 10,004 images from the IRMA database show that the proposed approach can better describe the semantic content of images for image retrieval with respect to other existing approaches in the literature.     

基于监督学习的Takagi Sugeno Kang模糊系统图像融合方法研究

该文针对图像融合领域内难于对先验知识加以利用的问题提出一种新的有监督学习的Takagi Sugeno Kang (TSK)模糊系统图像融合方法。该方法通过引入TSK模糊系统构建标准图像融合图像库进行学习,将学习准则记录下来形成融合模型,并指导新的图像融合过程。不同于传统方法,该方法可以有效地避免模型参数择优的难题,在融合图像质量和适用范围方面表现出一定的优势。从单一类型图像融合和多种类型图像融合两个角度进行了实验研究,实验结果说明该方法的有效性。     

基于特征元素的图像检索方法

该文提出了一种基于特征元素的新的图像俭索算法。持征元素与特征向量相比更注重根据人的主观感知来表达图像的视觉特征.在特征元素的基础上,该文先定义了图像间的相似性度量,即特征元素间的距离,又分别实现了对不同特征元素类别的距离计算。检索实验表明,基于特征元素的图像检索算法能够取得更符合人们视觉感知的结果。