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面向图像检索的深度强化去冗余哈希算法

摘要

本发明属于图像检索技术领域,具体为面向图像检索的深度强化去冗余哈希算法。本发明算法包括:分块哈希码推理,利用图像的标签信息构筑相似性矩阵,然后依照该相似性矩阵推理每幅图像的最优哈希码,其中相似性矩阵较为巨大,采用分块方式进行求解;图像‑哈希码映射,将图像的原始像素信息映射到已推理出的最优哈希码上,这一映射过程利用多分类来实现;哈希码冗余位去除,去除已产生的哈希码中对检索精度没有帮助甚至有害的哈希位,这一过程通过深度强化学习训练一个代理,由该代理来寻找一个最优掩码,从而利用此掩码便可去除冗余的哈希位。本发明训练速度更快,计算开销和存储开销省,检索精度高。

著录项

  • 公开/公告号CN110188219A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN201910407916.1

  • 发明设计人 张玥杰;杨觉旭;张涛;

    申请日2019-05-16

  • 分类号

  • 代理机构上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2024-02-19 13:49:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/53 申请日:20190516

    实质审查的生效

  • 2019-08-30

    公开

    公开

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