[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

技術領域

本發明屬于圖像檢索技術領域，涉及到利用圖像哈希方法進行基于內容的圖像檢索，特別涉及到一種面向圖像檢索的自適應哈希重排方法。

背景技術

基于內容的圖像檢索是以圖像視覺特征間的相似性作為度量標準進行檢索，其任務是從圖像庫中找到與檢索圖像在內容上相似的圖像。傳統的檢索方法用高維的歐式特征向量表示圖像，并利用線性掃描的方式對圖像庫進行檢索。然而對于海量圖像庫進行檢索時，由于圖像數量龐大，相應的特征存儲空間龐大，線性掃描方式的檢索效率非常低。而圖像哈希方法將高維的歐式特征映射為簡潔的二值哈希碼，極大降低了特征的存儲空間，而且哈希碼間漢明距離的計算速度也明顯快于歐氏距離的計算；同時，采用近似最近鄰法檢索相似圖像，也可以有效地提高檢索效率。

利用哈希方法進行圖像檢索的主要步驟如下：首先對檢索圖像提取高維的視覺特征，然后選擇適當的哈希方法將高維特征映射成哈希碼，最后通過計算檢索圖像的哈希碼與圖像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。依賴漢明距離進行度量的哈希方法確實提高了檢索效率，但是也存在明顯的缺點。由于漢明距離是整數，對于海量圖像庫來說，可能有成千上萬幅圖像和檢索圖像的距離相等；而且漢明距離只體現了不同哈希碼的個數，而忽略了哈希碼位置對相似性的影響。而對于與檢索圖像漢明距離相等的圖像，返回的順序非常重要，因此有必要對哈希檢索后的圖像進行重排。

目前，哈希重排方法主要有兩大類：先映射后排序法和先排序后映射法。先映射后排序法是先對圖像生成哈希碼，并構造加權漢明距離對返回圖像進行重排。它的特點是使漢明距離連續化，能夠大大減少漢明距離相等的圖像數量。如Query-Adaptive?Ranking[Y.Jiang,J.Wang,and?S.Chang.Lost?in?Binarization:Query-Adaptive?Ranking?for?Similar?Image?Search?with?Compact?Codes.In?proceedings?of?ICMR,2011]是先映射后排序法的代表。

先排序后映射法是先根據圖像歐式特征間的相似性從圖像庫中篩選出相似圖像，然后對這些圖像生成哈希碼，再按照傳統的漢明距離對返回圖像進行重排。如QsRank[X.Zhang,L.Zhang,and?H.Shum.QsRank:Query-Sensitive?Hash?Code?Ranking?for?Efficient?ε-neighbor?Search.In?proceedings?of?CVPR,2012]是先排序后映射法的典型方法。但由于先排序后映射法先利用圖像視覺特征間的歐式距離篩選相似圖像，因此時間和空間復雜度都較高，檢索效率較低。

發明內容

本發明要解決的技術難題是克服現有技術的缺陷，發明一種先映射后排序的哈希重排方法－自適應哈希重排方法，首先從訓練庫中圖像提取高維的視覺特征，然后選擇適當的哈希方法將高維特征映射成哈希碼，根據訓練庫圖像中各類哈希碼不同維數間的相關性，得到各類圖像的權重向量；再通過計算檢索圖像的哈希碼與圖像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，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。目的是解決海量圖像檢索中返回圖像的排序問題，尤其是有效地解決了返回圖像中距離相等的圖像的排序問題，提高了檢索的準確率。

本發明的技術方案是：對于訓練圖像庫中的每類圖像，提取圖像的視覺特征向量，并生成哈希碼，對類內哈希碼不同維數間的相關性進行學習，為每類圖像生成特定的類權重向量。對于檢索圖像，計算檢索圖像和圖像庫中圖像的漢明距離并返回檢索結果，依據檢索結果計算檢索圖像的自適應權重。利用檢索圖像的權重構造自適應漢明距離，對檢索結果進行重排，得到更準確的檢索結果。具體實現步驟包括：

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，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；