基于深度柯西哈希的图像检索研究

传统的基于内容的图像检索方法,由于图像表达能力不强,处理数据又需要耗费大量的计算时间,不利于大规模图像检索。提出一种VGG16模型同深度柯西哈希相结合的图像检索方法,用VGG16来提取检索精度高的图像视觉特征,加入哈希层来生成对应的紧凑且集中的二进制哈希码,并建立高效的索引结构,来提升图像检索效率。相比于其他传统的哈希图像检索方法,基于柯西分布设计的深度哈希检索方法,可以有效地提高在汉明距离小于2时的图像检索准确率。在CIFAR-10数据集上,与7种传统的深度哈希检索方法进行对比实验。实验结果显示,提出方法的检索准确率分别提升了5到17个百分点。