一种基于深度哈希学习优化的图像检索方法[CN201811538815.X] - 浙江工业大学

专利申请

2018-12-14
公布公告

2020-12-01
授权日期

2020-12-01
终止

2030-11-29

一种基于深度哈希学习优化的图像检索方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201811538815.X 申请日期： 2018-12-14 专利主类别： G06F16/583 {{ classMap["G06F16/583"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06F16/583 :

G06N3/04 : 体系结构，例如，互连拓扑

G06N3/08 : 学习方法

专利注册信息

初审公告期号	2018-12-14	初审公告日期	2020-12-01
注册公告期号	2020-12-01	注册公告日期	2020-12-01
专用权期限	2020-12-01 - 2030-11-29	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

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。

法律进度