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一种利用三元组标签的深度监督散列进行图像检索方法

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摘要

本发明中提出的一种利用三元组标签的深度监督散列进行图像检索方法，其主要内容包括：图像特征学习、散列码学习、损失函数、模型学习、输入图像获得外观相近的其他图像，其过程为，首先建立三元组标签，同时进行图像特征学习和散列码学习，其中采用卷积神经网络学习图像特征，用一个完全连接层输出图像散列码，然后利用损失函数评估所学习的散列码，最后集成于一个网络，通过最小化损失函数训练网络，将新的图像输入训练完成的网络，即可生成散列码，输出与输入图像外观相近的图像。本发明突破传统散列对现成特征的依赖，基于三元组标签同时执行图像特征和散列码的学习，使得图像搜索速度和存储效率均得到提高，使人们图像检索更加方便快捷。

著录项

  • 公开/公告号CN106649886A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-05-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳市唯特视科技有限公司;

    申请/专利号CN201710025983.8

  • 发明设计人 夏春秋;

    申请日2017-01-13

  • 分类号G06F17/30;G06K9/62;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 518057 广东省深圳市高新技术产业园区高新南一道009号中科研发园新产业孵化中心楼610室

  • 入库时间 2023-06-19 02:06:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-27

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06F17/30 申请公布日:20170510 申请日:20170113

    发明专利申请公布后的撤回

  • 2017-06-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20170113

    实质审查的生效

  • 2017-05-10

    公开

    公开

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