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上传时间: 2021-03-14
详细说明：针对计算机视觉中的图像检索问题，基于主成分分析（PCA）和卷积滤波，提出了一种通过联合学习多维特征实现的新型图像哈希算法。 第一步，为了获得卷积滤波器，从由补丁构成的矩阵中学习PCA特征向量，这些补丁是从数据库中所有原始图像中随机抽取的。 接下来，为了获得原始图像的多维特征表达，将原始图像卷积滤波成与过滤器序列相对应的几组。 然后，分别由传统的哈希算子在每个维度上学习哈希投影矩阵和二进制编码。 最后，通过将分组二进制编码合并在一起，获得了我们的联合学习模型的哈希码。 进行了大量实验以验证算法的有效性，该算法在广泛使用的称为CIFAR-10的数据集上。 结果表明，本文提出的图像哈希算法在图像检索应用中表现良好，与传统的图像哈希算法相比，在精度和查全率上都有一定的性能提升。
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