【摘 要】
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针对图像检索的精确度和效率基于内容海量图像检索的关键问题,提出了一种基于深度哈希算法的图像并行检索方法。首先使用卷积神经网络建立图像特征和哈希码提取模型,然后将图
【基金项目】
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重庆市研究生科研创新项目(CYS16222);重庆理工大学研究生创新基金资助项目(YCX2016230)
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针对图像检索的精确度和效率基于内容海量图像检索的关键问题,提出了一种基于深度哈希算法的图像并行检索方法。首先使用卷积神经网络建立图像特征和哈希码提取模型,然后将图像输入到训练好的模型中获取图像特征和哈希码,并存储在分布式数据库HBase中,最后在Hadoop并行计算框架中实现了一种并行检索方法。在大规模数据集CIFAR-10上进行检索实验,得到平均准确率为60.28%,相比SIFT算法提高了12.63%,且批量检索一张图像的平均时间为0.73 s。因此,该方法可使检索精度得到明显提高,还能提高海量图像的存储和检索效率。
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