[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

本發明公開了一種雙重補償的多表哈希圖像檢索方法，包括步驟：1)圖像特征提取和類別信息處理；2)哈希表訓練；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。本發明方法在圖像檢索方面能夠獲得查詢響應快，內存開銷小，查詢性能高的特點，并在多表哈希的圖像檢索方面有較大的改進，并克服了多表哈希需要額外開銷的缺點。

技術領域

本發明涉及圖像檢索的技術領域，尤其是指一種雙重補償的多表哈希圖像檢索方法。

背景技術

隨著互聯網的發展，多媒體文件數量迅速增長，人們上傳的圖像也成了一個非常大的規模。這對圖像檢索問題有了非常大的挑戰。傳統的基于樹形結構的檢索方法，一般都需要許多額外的輔助空間，這甚至超過原始的圖像數據的大小；而且一旦圖像的特征維數很大的時候，基于樹形結構的方法性能將會退化，甚至到了線性檢索的復雜度。相反，基于哈希的圖像檢索方法始終擁有超線性的時間復雜度，而且需要的輔助空間也十分令人滿意。

對于擁有F個哈希位的基于哈希的圖像檢索方法，首先將圖像映射至低維的漢明空間。對于每一個圖像都使用F個哈希位代表，并使用這些二進制位的漢明距離來衡量圖像之間的相似度。對于一個良好的方法而言應該保證相似的圖像擁有小的漢明距離，不相似的圖像擁有大的漢明距離。本方法的查詢過程如下：對于一個查詢圖像，本方法首先將圖像映射至漢明空間，并計算查詢圖像與數據庫中的圖像之間的漢明距離，返回漢明距離較小的圖像作為查詢結果(由使用者設置的閾值決定)。由于哈希位可以用二進制位表示，漢明距離可以使用機器內置的位操作計算，因此基于哈希的圖像檢索方法可以使用較少的輔助內存，達到較快的檢索速度，至于檢索的準確度，則由方法的設計者保證了。

在基于哈希的圖像檢索領域，按照是否使用語義標簽而言，可以分為有監督哈希，半監督哈希，無監督哈希三類。有監督哈希方法利用標簽信息來訓練哈希函數，要求數據庫提供完整的標簽信息；半監督哈希也利用了數據庫中的標簽信息，但容忍部分數據是無標簽的；無監督哈希指的是那些不利用標簽信息的哈希方法。圖像數據庫中的圖像往往都擁有一些語義標簽，這些信息可以很好的提升性能，無監督哈希方法忽略這些信息很可能損失檢索性能，有監督哈希方法要求所有的圖像都有語義標簽，這也是不符合現實的，本方法是一種半監督哈希圖像檢索方法，能夠很好的利用標簽信息同時也更符合實際情況。

發明內容

本發明的目的在于克服現有哈希圖像檢索方法在多表檢索上的不足，提出了一種雙重補償的多表哈希圖像檢索方法，該方法主要是體現了較為良好的性能，并且能夠解決多表哈希在同等性能下需要更多開銷的缺點。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：一種雙重補償的多表哈希圖像檢索方法，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；

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。

在步驟1)中，提取圖像特征，并進行標簽信息的處理，具體步驟如下：

1.1)使用gist算法提取圖像特征，獲取圖像特征矩陣X，X＝d×n，n為數據集圖片數量，d為特征維數，對X矩陣進行中心化操作；

1.2)將圖像分成兩個子集：有語義標簽的數據劃分成有標簽的圖像子集，其特征矩陣為X_l，無語義標簽的數據劃分成無標簽的圖像子集，其特征矩陣為X_u；