一种大规模图片集分布式近似搜索的方法

摘要

本发明公开了一种大规模图片集分布式近似搜索的方法。图片分布存储在多个服务器结点中，在各结点并行训练时使用反映了图片间内在语义一致性的转换矩阵来计算图片间的优化相似度。随机抽取部分图片作为抽样图片集来度量图片间的相似性，并在训练转换矩阵时采用随机梯度下降法减少算法的训练时间。通过优化相似度得到用于编码的相似矩阵后，使用哈希技术把图片映射为二进制编码。在新的查询图片进行近似搜索时，首先传入各结点计算查询图片的编码，再引入加权汉明距离模型，当图片和查询图片的汉明距离小于设定的汉明距离门限阈值时，作为查询图片的近似图片。本发明解决了传统的集中式哈希算法在大规模图片集应用中效率过慢和性能不佳的问题。