[發明專利]基于分層結構的局部敏感哈希圖像索引方法有效
| 申請號: | 201910033703.7 | 申請日: | 2019-01-14 |
| 公開(公告)號: | CN109829066B | 公開(公告)日: | 2023-03-21 |
| 發明(設計)人: | 吳家皋;黃超;侯澤磊;成新宇 | 申請(專利權)人: | 南京郵電大學 |
| 主分類號: | G06F16/51 | 分類號: | G06F16/51;G06F16/583 |
| 代理公司: | 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102 | 代理人: | 姚姣陽 |
| 地址: | 210023 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 分層 結構 局部 敏感 希圖 索引 方法 | ||
1.一種基于分層結構的局部敏感哈希圖像索引方法,其特征在于,包括如下步驟:
S1、定義局部敏感哈希函數族H,具體包括如下步驟:
設任一圖像都能表示為d維特征向量空間Rd中的一個點,則所有圖像構成d維特征向量數據集D,定義局部敏感哈希函數族H={h|D→U}為從數據集D到整數域U的映射,
其中,v∈D是任一圖像的特征向量,a是d維正態分布隨機向量,b為[0,w]上均勻分布的隨機實數,w為表示映射區間大小的整數;
S2、從H中取出k個函數,定義k維局部敏感哈希函數族G,具體包括如下步驟:
從H中隨機取k=k1個函數,定義k1維局部敏感哈希函數族為從數據集D到k1維整數域U的映射,
其中,hi(v)∈H,i∈[1,k1];
S3、利用G將圖像特征數據集映射為k維向量集;
S4、采用求和取余哈希法建立L張哈希表;
S5、判斷是否已進行過第二次局部敏感哈希處理,若否,則重新設置k和L,并返回S2,若是,則結束流程;
S5具體包括如下步驟:
S51、從G中隨機取L=L1個哈希函數,重復步驟S2、S3、S4建立L1張哈希表,完成第一次局部敏感哈希索引的建立;
S52、對于每張哈希表的每個桶中的所有數據向量,重復步驟S3、S4、S51進行第二次局部敏感哈希處理,取k=k2,L=L2,完成分層結構的局部敏感哈希索引的建立。
2.根據權利要求1所述的基于分層結構的局部敏感哈希圖像索引方法,其特征在于,S3具體包括如下步驟:對所有的v∈D,利用g(v),建立k1維向量集。
3.根據權利要求2所述的基于分層結構的局部敏感哈希圖像索引方法,其特征在于,S4具體包括如下步驟:
采用求和取余哈希法對于k1維向量集中的每一條向量進行處理,
其中,T(v)∈[0,M-1],表示圖像向量v的哈希桶編號,M為哈希桶總數;
隨后以哈希桶編號為標識對圖像數據進行分桶,建立哈希表。
4.根據權利要求1所述的基于分層結構的局部敏感哈希圖像索引方法,其特征在于:所述L1與L2的取值范圍為[1,100],且L1≥L2。
5.根據權利要求1所述的基于分層結構的局部敏感哈希圖像索引方法,其特征在于:所述k1與k2的取值范圍為[1,20],且k1≥k2。
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