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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-06-05
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296171A
主分类号：G06F16/53
分类号：G06F16/53;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及图像哈希检索技术领域，公开了基于自步学习加权的在线图像哈希检索方法及系统，其中方法，包括：基于样本级别和类别级别自步学习加权目标函数以及成对相似性约束目标函数，确定第一总体目标函数；基于哈希函数的目标函数，确定第二总体目标函数；对两个总体目标函数采用迭代优化算法，解决变量的优化问题；第轮目标函数优化结束后，得到最新的哈希函数；采用最新的哈希函数，对第轮流数据进行处理，得到第轮流数据的哈希码；计算第轮流数据的哈希码，与所有流数据哈希码之间的距离，将距离最小的流数据，作为第轮流数据相似的检索结果进行输出。增强哈希函数的鲁棒性和映射能力，提高在线图像哈希检索的效果。
主权项：1.基于自步学习加权的在线图像哈希检索方法，其特征是，包括：获取以数据流形式不断到达的数据，获取第轮流数据；基于第轮流数据，构建样本级别自步学习加权目标函数，同时，构建类别级别自步学习加权目标函数；在哈希码学习阶段，构建样本之间成对相似性约束目标函数；在哈希函数学习阶段，构建哈希函数的目标函数；所述哈希函数采用带有信息保留策略的线性回归模型来实现；基于所述样本级别自步学习加权目标函数、所述类别级别自步学习加权目标函数以及所述样本之间成对相似性约束目标函数，确定第一总体目标函数；基于哈希函数的目标函数，确定第二总体目标函数；对两个总体目标函数采用迭代优化算法，解决变量的优化问题；在每次迭代过程中，采用交替优化策略对目标函数进行求解；第轮目标函数优化结束后，得到最新的哈希函数；采用最新的哈希函数，对第轮流数据进行处理，得到第轮流数据的哈希码；计算第轮流数据的哈希码，与所有流数据哈希码之间的距离，将距离最小的流数据，作为第轮流数据相似的检索结果进行输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于自步学习加权的在线图像哈希检索方法及系统
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