一种基于深度哈希学习优化的图像检索方法

摘要

一种基于深度哈希学习优化的图像检索方法，包括以下步骤：步骤1、先构建多层全连接网络，每层全连接后面接tanh函数，最后网络输出做符号运算；步骤2、构建由分类损失函数、加权语义相似矩阵得到的语义保持性损失函数、量化损失函数和正则项的得到的带有离散正交约束的目标函数；步骤3、目标函数优化；步骤4、将得到的特征数据集分为查询集Q、待查集D两部分，并取待查集D中的一部分数据组成训练数据集P，将训练数据集P的深度特征和标签信息输入，并初始化权重系数和二值码，对步骤3依次迭代优化得到最优的网络权重系数，由步骤2得到深度哈希函数；步骤4、图像检索与精度测试。本发明精度较高、检索效率较高。