基于稀疏降维的谱哈希索引方法

摘要

本发明公开了一种基于稀疏表达和拉普拉斯图的哈希索引方法。包括如下步骤：1)将原始图像利用SIFT方法提取图像底层特征；2)对图像底层特征利用K-means方法进行聚类，用每个聚类中心作为视觉单词；3)利用直接的稀疏主成分分析方法对视觉单词的向量进行降维并稀疏化；4)利用有权重的拉普拉斯-贝尔特拉米算子的特征方程和特征根，求得欧氏空间到汉明空间的映射函数，得到低维汉明空间向量；5)对于待检索的图像，在低维汉明空间中计算待检索的图像与原始图像的汉明距离，作为图像相似度计算结果。本发明用稀疏降维方式代替谱哈希的主成分分析降维方式，增加了结果的可解释性；将欧氏空间的搜索问题映射到汉明空间，大大提高了搜索效率。