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题名面向视觉搜索的空间局部敏感哈希方法
被引量:4
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作者
黄小燕
孙彬
杨展源
朱映映
田奇
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机构
深圳大学计算机与软件学院
华为技术有限公司
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021年第7期1568-1582,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(62072318)
广东省自然科学基金项目(2021A1515012014)
深圳市科技计划基础研究面上项目(JCYJ20190808172007500)。
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文摘
目的视觉检索需要准确、高效地从大型图像或者视频数据集中检索出最相关的视觉内容,但是由于数据集中图像数据量大、特征维度高的特点,现有方法很难同时保证快速的检索速度和较好的检索效果。方法对于面向图像视频数据的高维数据视觉检索任务,提出加权语义局部敏感哈希算法(weighted semantic locality-sensitive hashing,WSLSH)。该算法利用两层视觉词典对参考特征空间进行二次空间划分,在每个子空间里使用加权语义局部敏感哈希对特征进行精确索引。其次,设计动态变长哈希码,在保证检索性能的基础上减少哈希表数量。此外,针对局部敏感哈希(locality sensitive hashing,LSH)的随机不稳定性,在LSH函数中加入反映参考特征空间语义的统计性数据,设计了一个简单投影语义哈希函数以确保算法检索性能的稳定性。结果在Holidays、Oxford5k和DataSetB数据集上的实验表明,WSLSH在DataSetB上取得最短平均检索时间0.03425 s;在编码长度为64位的情况下,WSLSH算法在3个数据集上的平均精确度均值(mean average precision,mAP)分别提高了1.2%~32.6%、1.7%~19.1%和2.6%~28.6%,与几种较新的无监督哈希方法相比有一定的优势。结论通过进行二次空间划分、对参考特征的哈希索引次数进行加权、动态使用变长哈希码以及提出简单投影语义哈希函数来对LSH算法进行改进。由此提出的加权语义局部敏感哈希(WSLSH)算法相比现有工作有更快的检索速度,同时,在长编码的情况下,取得了更为优异的性能。
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关键词
特征空间划分
局部敏感哈希(LSH)
动态变长哈希码
视觉搜索
最近邻搜索
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Keywords
feature space partitioning
locality-sensitive hashing(LSH)
dynamic variable-length hashing code
visual retrieval
nearest neighbor search
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分类号
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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