基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第23期北京时间：

作者：王妙，景军锋

单位：西安工程大学 电子信息学院，西安 710600

摘要：针对图像检索，提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络（CNN）中加入哈希层，采用由粗到精的分级检索策略，根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的[m]幅图像构成图像池，计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索，达到最终的检索目的。提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一，结合图像的两种特征进行检索，弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足。在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明，提出方法检索性能优于其他现有方法。

关键词：图像检索,卷积神经网络,哈希编码,分级检索