[發明專利]面向圖像檢索的自適應哈希重排方法

有效

• 申請號: 201310123163.4
• 申請日: 2013-04-10
• 公開（公告）號: CN103226585A
• 公開（公告）日: 2013-07-31
• 發明（設計）人: 孔祥維;盧佳音;付海燕
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 關慧貞

1.一種面向圖像檢索的自適應哈希重排方法，其特征在于，采用先映射后排序的哈希重排方法，首先提取訓練庫中圖像的高維視覺特征向量，并選擇適當的哈希方法將高維視覺特征映射成哈希碼，根據訓練庫圖像中各類哈希碼不同維數間的相關性，為每類圖像生成特定的類權重向量；再通過計算檢索圖像的哈希碼與訓練庫中哈希碼間的漢明距離，按由小到大的順序返回檢索結果；依據檢索結果計算檢索圖像的自適應權重向量，利用檢索圖像的自適應權重向量構造加權漢明距離，并利用加權漢明距離對返回圖像進行重排，得到更準確的檢索結果；具體步驟如下：

1）、選擇檢索圖像q，確定圖像庫IM和訓練庫T;

選擇檢索圖像q，確定包含有N幅圖像的圖像庫IM和包含M幅圖像的訓練庫T，即IM={IM₁,IM₂,...,IM_N}，T={T₁,T₂,...,T_M}，

其中：0<M<N；

2）、提取圖像的視覺特征，構成圖像特征庫GIM和訓練特征庫GT；

對于圖像庫IM和訓練庫T中的每一幅圖像，利用gist描述符提取圖像的視覺特征，每一幅圖像用一個512維的gist特征向量表示；圖像庫IM中所有圖像的特征向量構成圖像特征庫GIM，GIM={GIM₁,GIM₂,...,GIM_N}，其中，表示實數集，圖像特征庫中的每個特征向量和圖像庫中的每幅圖像一一對應；訓練庫T中所有圖像的特征向量構成訓練特征庫GT，GT={GT₁,GT₂,...,GT_M}，其中，訓練特征庫中的每個特征向量和訓練庫中的每幅圖像一一對應；檢索圖像q的特征向量為G_q，

3）、分別對圖像特征庫和訓練特征庫中的每個特征向量生成維數為d的哈希碼;

利用已有的哈希方法，如LSH、SKLSH或ITQ哈希方法分別對圖像特征庫GIM和訓練特征庫GT中的每個特征向量生成維數為d的哈希碼，分別表示為HI={HI₁,HI₂,...,HI_N}和HT={HT₁,HT₂,...HT_M}，其中HI∈{0,1}^N×d是N×d維的矩陣，矩陣的每個元素為0或者1；HT∈{0,1}^M×d是M×d維的矩陣，矩陣的每個元素為0或者1；設訓練庫T中共包含k類圖像，其中k為正整數，則訓練庫T的哈希碼HT按其類別也可表示為其中表示訓練庫T中第i類所有圖像的哈希碼集合，這里i∈[1,k]；以訓練庫的第i類為例，其哈希碼集合可表示為為的矩陣，每個矩陣元素為0或1的哈希碼，其中為訓練庫T的第i類圖像所包含的圖像數目；

4）、對訓練庫圖像訓練得到類權重向量ω_c；

通過比較訓練庫T中第i類哈希碼中的每個列向量，統計每列中值為0和1的個數，分別記為和表示訓練庫T中第i類哈希碼中第r維哈希碼上0和1的個數，其中r∈[1,d]；計算訓練庫T中第i類哈希碼對應的類權重向量其中是d維的向量，向量中的每個元素是大于0小于1的小數；令max_numci,r=max{num0ci,r,num1ci,r},]]>表示第i類哈希碼中第r列上0或1的最大個數，則有：

max_numci={max_numci,1,max_numci,2,...,max_numci,d},]]>表示的各列上0或1的最大個數；令是d維的向量，向量中的每個元素是0.5到1之間的小數，表示訓練庫T中第i類哈希碼間的差異性；根據第i類哈希碼間的差異性計算第i類哈希碼第r維對應的權重向量：當dpci,r∈[thj,thj-1),]]>j=1,...L時，ωci,r=ωsjω_norm,]]>其中，為向量的第r個元素；th={th₁,...th_L}為根據圖像庫預設的閾值向量，每個元素為0.5到1之間的小數；為預設的權重向量，每個元素為0到1之間的小數；L為正整數，為預設權重的個數；為第i類哈希碼的權重向量的第r個元素；為歸一化參數，實現權重向量的歸一化；因此，訓練庫T中第i類哈希碼對應的權重向量為其中i∈[1,k]；

5）、計算檢索圖像q的自適應權重向量；

先計算檢索圖像q的哈希碼h_q和圖像庫中圖像e的哈希碼h_e間的漢明距離其中為二進制哈希碼間的異或運算，dist_Hamm為0到d間的整數，按照dist_Hamm由小到大將圖像庫中相應的圖像進行排序，取出排在最前的TN幅圖像，這里TN為正整數，并用集合SC表示這TN幅圖像對應的類別集合，表示這TN幅圖像中屬于第i類圖像的個數，則檢索圖像q的自適應權重計算公式為其中，為訓練庫T中第i類哈希碼對應的權重向量；

6）、構造自適應漢明距離，對檢索結果進行重排；

檢索圖像q的哈希碼h_q和圖像庫中圖像e的哈希碼h_e間的自適應漢明距離定義為：其中·表示向量間的Hadamard乘積，即兩個向量對應的元素相乘；按照dist_QAR由小到大將返回的圖像進行重排，得到更準確的檢索結果。