[發明專利]一種雙重補償的多表哈希圖像檢索方法

有效

• 申請號: 201710088703.8
• 申請日: 2017-02-20
• 公開（公告）號: CN106777388B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 吳永賢;周先成;田星
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F16/51
• 分類號: G06F16/51;G06F16/583;G06F16/532
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 羅觀祥

1.一種雙重補償的多表哈希圖像檢索方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)圖像特征提取和類別信息處理；

2)哈希表訓練，具體如下：

獲取m個哈希表，其中m是哈希表的數量，定義S矩陣，大小為n’×n’，n’為有標簽圖像的數量，初始化為：S_ij＝1時說明圖像對(x_i,x_j)具有相同標簽，S_ij＝-1時說明圖像對(x_i,x_j)不具有相同標簽；定義F為單個哈希表中哈希函數的數量，包括內外兩重循環：

2.1)在這一部分說明外層循環的機制：對于當前的第t個哈希表,t＝1，…m，具體如下：

2.1.1)如果t＝1，則直接進入內層循環，否則計算第t-1個哈希表的錯誤并更新S矩陣，錯誤指的是：對于有標簽的圖像，具有相同標簽的兩個圖像漢明距離大于δ，或者不同標簽的兩個圖像漢明距離小于δ，其中δ是一個漢明距離的閾值，S矩陣的更新方法如下：

S^t+1＝S^t+c×ΔS^t

式中，S^t指的是第t個哈希表訓練時使用的權重矩陣，并初始化S¹＝S，c是一個參數，影響S的變化速度，ΔS^t指的是權重調整的矩陣，定義如下：

式中，d_H(x_i,x_j)指的是圖像(x_i,x_j)的漢明距離，使用第t-1個哈希表計算；

2.1.2)進入第t層內層循環，計算第t個哈希表；

2.1.3)如果t＝m，說明m個大小為F的哈希表訓練完成，終止；否則t＝t+1，調至步驟2.1.1)；

2.2)第t層內層循環中，第k個哈希函數，k＝1,…,F，首先初始化X_tr＝X,具體如下：

2.2.1)計算M矩陣，

式中，λ是一個參數，用于防止過擬合；S^t,k指的是當前哈希函數使用的S矩陣，且S^t,1＝S^t；

2.2.2)對M矩陣進行特征分解，提取出特征值最大的特征向量w_t,k，合成第t個表第k個哈希函數：

2.2.3)去除X_tr數據中的冗余：

2.2.4)在S^t,k的基礎上更新S^t,k+1：S^t,k+1＝S^t,k+ΔS^t,k，

式中，A＝(αk-D_k)/2k,B＝(βk-D_k)/2k,α和β是兩個參數，分別是控制相似和不相似的閾值；

2.2.5)如果k＝F的話當前內層循環結束，否則的話k＝k+1,調至步驟2.2.1)；

在步驟3)中，使用哈希函數將圖像的特征矩陣X映射至漢明空間，獲得m個大小為F×n的二進制矩陣H，其類別權重計算方法如下：

計算m個類別權重矩陣V，其中V矩陣大小為n_c×F，n_c是數據集標簽種類的數量，V_t對應于第t個哈希表的類別權重矩陣，t＝1,2,…,m，其中第C個類別包括偽標簽的第k個哈希函數的權重，對應于V_t矩陣的元素V_C,i，k＝1,2,…,F：

V_C,i＝max(c_-,c₊)/(c_-+c₊)

式中，c_-和c₊分別是第t個哈希表第k個哈希函數將類別C包括偽標簽的圖像映射至0和1的數量；

3)根據哈希表將圖像特征映射至漢明空間與類別權重計算；

4)根據查詢，計算漢明距離，返回查詢結果；

5)再排序操作。