基于四元组完备损失的智能图像检索方法

在图像检索领域,将三元组排序损失应用于深度神经网络权重的更新,可以使生成的图像表示保存更多的语义特征,但是三元组排序损失没有全面的考虑不同类别图像之间的关联。为此提出了一种四元组完备损失,此损失函数将图像类间相似性小于类内相似性的特点融入到损失函数的构建中。与三元组排序损失函数相比,此函数可以更全面地体现查询图像与同类和不同图像之间的相似性关系。进一步,本文还提出了一种有效的基于四元组的深度网络结构,可用于图像的哈希检索。实验结果表明,提出的方法能够在CIFAR-10、SVHN和NUS-WIDE图像库中取得良好的检索性能。

比特串划分多索引的近邻搜索算法

哈希表示的比特串是解决海量数据相似性搜索问题最有效的方法之一.针对比特串索引方式导致搜索效果低下的问题,提出一种基于比特串划分多索引的近邻搜索算法.首先由于比特串划分本质是一个组合优化问题,采用贪婪的思想给出该问题的近似解;其次在近邻查询阶段,结合多索引结构提出新的查询扩展和融合机制;最后通过采用一种查询自适应的办法优化多索引之间的不平衡性.在MNIST, CIFAR-10, SIFT-1M和GIST-1M数据集上使用Matlab软件进行实验的结果表明,该算法在基于哈希表示的索引结构以及在近邻搜索方面具有有效性和通用性.