一种有效深度哈希图像拷贝检测算法

目前拷贝检测中的图像哈希方法由于手工设计特征和线性映射带来的限制,检测精度不高。为了解决这一难题,提出一种端到端的深度哈希拷贝检测算法——DHCD。构建多尺度孪生卷积神经网络,以空间金字塔分层池化的方式来获得图像对的显著性特征;在新设计的哈希损失函数作用下,既保持了特征在语义结构上的相关性,又使得特征输出接近于目标哈希码;通过挖掘难分样本,[JP2]对难分样本再训练,提升了模型的识别效果。在拷贝数据集上的实验结果表明,该算法与当前主流的图像哈希算法相比,准确率提升了10%左右,且效率没有降低。