基于PCA的哈希图像检索算法

图像哈希算法的步骤大致分为投影和量化两个阶段,为提高哈希编码的性能,分别对这两个阶段进行研究。在投影阶段,通过主成分分析算法将数据投影到新的特征子空间中,以降低原始特征之间的冗余性;在量化阶段,为减少量化所带来的损失,提出一种单双比特结合的量化方法;利用得到的哈希编码进行图像检索。在两个常用的图像数据集上的实验结果表明,提出的算法较现有的主流图像哈希算法在多个评价指标下均有所提高。     

密集网络图像哈希检索

目的 为提取可充分表达图像语义信息的图像特征,减少哈希检索中的投影误差,并生成更紧致的二值哈希码,提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法。方法 用训练优化好的密集网络提取图像的高层语义特征;先对提取到的图像特征进行核主成分分析投影,充分挖掘图像特征中隐含的非线性信息,以减少投影误差,再利用监督核哈希方法对图像特征进行监督学习,将特征映射到汉明空间,生成更紧致的二值哈希码。结果 为验证提出方法的有效性、可拓展性以及高效性,在Paris6K和LUNA16（lung nodule analysis 16）数据集上与其他6种常用哈希方法相比,所提方法在不同哈希码长下的平均检索精度均较高,且在哈希码长为64 bit时,平均检索精度达到最高,分别为89.2%和92.9%;与基于卷积神经网络的哈希算法（convolution neural network Hashing,CNNH）方法相比,所提方法的时间复杂度有所降低。结论 提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法,提高了图像特征的表达能力和投影精度,具有较好的检索性能和较低的时间复杂度;且所提方法的可拓展性也较好,不仅能够有效应用到彩色图像检索领域,也可以应用在医学灰度图像检索领域。     

一种基于主成分的多表图像哈希检索方法

大数据时代的到来,快速而准确的索引算法对信息检索至关重要。针对基于随机投影构成的单表哈希检索方法导致搜索性能低的问题,提出一种基于主成分的多表图像哈希检索方法。为了得到高效的哈希编码保证不同语义样本特征的区分性,首先通过主元分析方法保留训练集具有区分性图像特征,此外利用特征聚类作为学习哈希投影的指引构建多个索引表;其次采用正交旋转矩阵对哈希投影进行优化,保证了相同语义的样本具有相似的哈希码。最后分别在CIFAR-10和Caltech-256数据集上与相关方法进行比较,实验结果表明提出的方法提高了检索性能。     

基于小波投影和离散哈希的图像检索

现有的哈希方法难以快速实现原始特征空间的近似映射.针对此问题,文中提出基于小波投影的哈希方法.基于Haar小波变换构造投影矩阵,使用迭代算法优化投影矩阵和离散优化二进制码,重构量化误差.利用投影矩阵将图像的原始特征向量快速投影至低维空间,并进行二进制嵌入,完成图像的哈希编码.在图像数据集上的实验表明,文中方法可有效提升编码效率.     

面向视觉搜索的空间局部敏感哈希方法

目的 视觉检索需要准确、高效地从大型图像或者视频数据集中检索出最相关的视觉内容,但是由于数据集中图像数据量大、特征维度高的特点,现有方法很难同时保证快速的检索速度和较好的检索效果。方法 对于面向图像视频数据的高维数据视觉检索任务,提出加权语义局部敏感哈希算法（weighted semantic locality-sensitive hashing, WSLSH）。该算法利用两层视觉词典对参考特征空间进行二次空间划分,在每个子空间里使用加权语义局部敏感哈希对特征进行精确索引。其次,设计动态变长哈希码,在保证检索性能的基础上减少哈希表数量。此外,针对局部敏感哈希（locality sensitive hashing, LSH）的随机不稳定性,在LSH函数中加入反映参考特征空间语义的统计性数据,设计了一个简单投影语义哈希函数以确保算法检索性能的稳定性。结果 在Holidays、Oxford5k和DataSetB数据集上的实验表明,WSLSH在DataSetB上取得最短平均检索时间0.034 25 s;在编码长度为64位的情况下,WSLSH算法在3个数据集上的平均精确度均值（mean average precision,mAP）分别提高了1.2%32.6%、1.7%19.1%和2.6%28.6%,与几种较新的无监督哈希方法相比有一定的优势。结论 通过进行二次空间划分、对参考特征的哈希索引次数进行加权、动态使用变长哈希码以及提出简单投影语义哈希函数来对LSH算法进行改进。由此提出的加权语义局部敏感哈希（WSLSH）算法相比现有工作有更快的检索速度,同时,在长编码的情况下,取得了更为优异的性能。     

基于点对相似度的深度非松弛哈希算法

哈希学习能够在保持数据之间语义相似性的同时, 将高维数据投影到低维的二值空间中以降低数据维度实现快速检索. 传统的监督型哈希学习算法主要是将手工设计特征作为模型输入, 通过分类和量化生成哈希码. 手工设计特征缺乏自适应性且独立于量化过程使得检索的准确率不高. 本文提出了一种基于点对相似度的深度非松弛哈希算法, 在卷积神经网络的输出端使用可导的软阈值函数代替常用的符号函数使准哈希码非线性接近-1或1, 将网络输出的结果直接用于计算训练误差, 在损失函数中使用$\ell_1$范数约束准哈希码的各个哈希位接近二值编码. 模型训练完成之后, 在网络模型外部使用符号函数, 通过符号函数量化生成低维的二值哈希码, 在低维的二值空间中进行数据的存储与检索. 在公开数据集上的实验表明, 本文的算法能够有效地提取图像特征并准确地生成二值哈希码, 且在准确率上优于其他算法.     

基于HEVC屏幕图像编码的哈希表的优化算法

仿2维匹配算法对屏幕图像中的非连续色调区域有很好的压缩性能,但该算法中哈希表的空间开销较大,不利于硬件实现。为了减小哈希表的空间,通过对原算法优化提出了一种3字节计算哈希值方法,将源数据看作是一个由以YUV三元组为元素组成的数据集合,然后以YUV三元组为单位计算哈希值,这样不但减少了哈希值的计算量,而且使哈希表的存储空间得到很大的节省。实验结果表明,3字节计算哈希值方法使哈希表的存储空间减少为原算法的1/3,所测试屏幕图像的BD-rate性能也有所提高。     

语义相似性保持的判别式跨模态哈希

针对跨模态哈希检索方法中存在标签语义利用不充分,从而导致哈希码判别能力弱、检索精度低的问题,提出了一种语义相似性保持的判别式跨模态哈希方法.该方法将异构模态的特征数据投影到一个公共子空间,并结合多标签核判别分析方法将标签语义中的判别信息和潜在关联嵌入到公共子空间中;通过最小化公共子空间与哈希码之间的量化误差提高哈希码的判别能力;此外,利用标签构建语义相似性矩阵,并将语义相似性保留到所学的哈希码中,进一步提升哈希码的检索精度.在LabelMe、MIRFlickr-25k、NUS-WIDE三个基准数据集上进行了大量实验,其结果验证了该方法的有效性.     

基于哈希特征的大规模图像快速匹配算法

针对基于图像进行三维重建技术在使用大规模图像集合进行重建时,需要对图像集合中图像进行两两匹配耗时问题,提出了基于哈希技术对图像构建全局哈希特征的方法,通过过滤掉无效的图像关系对来减少计算时间,极大地提高了大规模图像集合三维重建的匹配计算效率。提出的大规模图像快速哈希匹配算法包括构建图像哈希特征、构建初始匹配图、挑选候选匹配对、哈希匹配几个步骤。实验结果表明该方法能显著地提高三维重建中图像匹配的速度。     

基于双线性迭代量化的哈希图像检索方法

针对迭代量化哈希算法未考虑高维图像描述符中呈现出的自然矩阵结构,当视觉描述符由高维特征向量表示并且分配长二进制码时,投影矩阵需要昂贵的空间和时间复杂度的问题,提出一种基于双线性迭代量化的哈希图像检索方法。该方法使用紧凑的双线性投影而不是单个大型投影矩阵将高维数据映射到两个较小的投影矩阵中;然后使用迭代量化的方法最小化量化误差并生成有效的哈希码。在CIFAR-10和Caltech256两个数据集上进行实验,实现了与最先进的8种哈希方法相媲美的性能,同时具有更快的线性扫描时间和更小的内存占用量。结果表明,该方法可以减轻数据的高维性带来的影响,从而提高ITQ的性能,可广泛服务于高维数据长编码位的哈希图像检索应用。     

局部敏感哈希图像检索参数优化方法

随着大数据时代的到来,如何及时准确地处理海量的图像、视频等多媒体数据已成为相关领域新的挑战。局部敏感哈希算法在处理高维图像特征数据时表现出了良好的性能,使其成为了近年来的研究热点。针对图像检索算法参数的优化选择问题,提出了一种局部敏感哈希图像检索参数优化方法。首先建立面向图像检索的局部敏感哈希算法的性能优化模型,给出其参数优化所对应的非线性最优化问题的一般形式,并且定义了新的优化目标函数;然后分析图像数据间的距离分布规律,发现了求解上述参数优化问题的快速方法;最后结合数值微分和二分查找提出相应的局部敏感哈希参数优化算法。实验结果表明,该方法可以大幅降低算法的复杂度,提高运行效率,同时保持较高的精确值和召回率的调和均值F_1。     

开放环境多分布特性的局部敏感哈希检索方法

基于局部敏感哈希的检索方法能够较好地解决高维大规模数据的近似近邻检索问题.但在开放环境下针对多种分布特性时,迄今尚未有令人满意的解决方案.利用Laplacian算子对数据分布剧烈变化敏感的特性,提出一种具有全局性、适用于开放环境下多种分布特性的基于Laplacian算子的局部敏感哈希搜索方法(LPLSH).该方法把La...     

低空间复杂度的LSH算法及其在图像检索中的应用

局部敏感哈希LSH算法是有效的高维数据索引方法,如何生成哈希函数是算法的关键部分。LSH算法的哈希函数是基于p-稳态分布随机生成的,为了提高算法性能就需要增加哈希表的数量,但这会增加算法的空间复杂度。改进后的LSH算法(I-LSH)在生成哈希函数时不需要有标记的训练样本,而是仅仅利用数据点的分布信息构造投影方向。实验结果表明,在不显著降低检索性能的情况下,ILSH有效地降低了内存的使用量,适合处理大规模数据。     

基于FLANN改进的KNN医疗分类算法

本文通过研究KNN（K-最近邻）算法在疾病预测领域的使用与分析,总结出KNN的2点不足,针对不足进行相应改进并提出F_KNN（循环最近邻搜索）算法：1）针对KNN计算量大、效率低下的缺点,本文采用FLANN（快速最近邻搜索）循环搜索与待测样本距离最近的点,记录若干个最近邻点作为最近邻点子集,利用此子集取代全集对待测样本进行计算,可以降低计算量,极大地提高了KNN算法效率;2）针对KNN难以对高维数据集分类的缺点,本文采用AHP（层次分析法）对样本的特征属性进行相关性研究,使用合适的参数分配权重,提高了KNN算法准确率。本文采用一组脑中风数据集对优化后的算法进行实验,实验结果表明,F_KNN准确率达96.2%。与传统KNN相比,F_KNN提高了分类性能且极大地提高了算法效率。在处理高维且较大的数据集时,F_KNN算法优势明显,具有较好的应用前景。     

Token list based information search in a multi-dimensional massive database

Finding proximity information is crucial for massive database search. Locality Sensitive Hashing (LSH) is a method for finding nearest neighbors of a query point in a high-dimensional space. It classifies high-dimensional data according to data similarity. However, the “curse of dimensionality” makes LSH insufficiently effective in finding similar data and insufficiently efficient in terms of memory resources and search delays. The contribution of this work is threefold. First, we study a Token List based information Search scheme (TLS) as an alternative to LSH. TLS builds a token list table containing all the unique tokens from the database, and clusters data records having the same token together in one group. Querying is conducted in a small number of groups of relevant data records instead of searching the entire database. Second, in order to decrease the searching time of the token list, we further propose the Optimized Token list based Search schemes (OTS) based on index-tree and hash table structures. An index-tree structure orders the tokens in the token list and constructs an index table based on the tokens. Searching the token list starts from the entry of the token list supplied by the index table. A hash table structure assigns a hash ID to each token. A query token can be directly located in the token list according to its hash ID. Third, since a single-token based method leads to high overhead in the results refinement given a required similarity, we further investigate how a Multi-Token List Search scheme (MTLS) improves the performance of database proximity search. We conducted experiments on the LSH-based searching scheme, TLS, OTS, and MTLS using a massive customer data integration database. The comparison experimental results show that TLS is more efficient than an LSH-based searching scheme, and OTS improves the search efficiency of TLS. Further, MTLS per forms better than TLS when the number of tokens is appropriately chosen, and a two-token adjacent token list achieves the shortest query delay in our testing dataset.     

基于可扩展LSH的高维动态数据索引

提出了一种可扩展的局部敏感哈希索引(SLSH),以解决高维动态数据索引中,由于数据集大小及分布特征无法确定而导致索引效率降低的问题.SLSH架构于E2LSH之上,继承了其对高维数据索引速度快,并可直接对欧式空间上的数据点进行索引的特点.为了使得哈希索引具有动态的相似性区分能力,SLSH修改了E2LSH的哈希族,通过哈希桶容量约束自适应调节哈希参数.因此对于分布密度动态变化的数据空间,SLSH也能够给出鲁棒的划分.     

基于精确欧氏局部敏感哈希的协同过滤推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据的海量高维与稀疏性,以及直接利用传统相似性度量方法来获取近邻的计算量大、结果不准等对推荐质量的影响,提出基于精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)的协同过滤推荐算法。首先利用精确欧氏局部敏感哈希算法对用户评分数据进行降维处理并构建索引,以快速获取目标用户的近邻用户;然后利用加权策略来预测用户评分,进而完成协同过滤推荐。实验结果表明,该算法能有效解决用户数据的海量高维与稀疏性问题,且运行效率高,具有较好的推荐质量。     

基于E2LSH的轨迹KNN查询算法

目前海量时空轨迹数据近邻查询算法中存在计算时间复杂度较高的问题,因此提出了一种结合领域POI数据和E2LSH算法的轨迹KNN查询算法。首先利用GeoHash技术对地理空间进行编码,然后结合POI数据实现向量空间的初步降维,进而根据停留时间构建每条轨迹的向量,采用局部敏感哈希函数运算结果建立轨迹索引,最后对查询返回的相似轨迹集合分别进行距离计算,经过排序得到距离最近的K个查询结果。对于增量的轨迹数据,利用E2LSH算法计算哈希值,直接添加轨迹索引,从而避免了复杂的计算过程以及对现有轨迹索引的影响。基于合成数据及真实数据集的实验结果表明,该方法在海量时空轨迹数据的近邻查询中,虽然牺牲了一定的准确率,但有效提升了算法效率,并能够高效简便地处理增量的时空轨迹数据。     

基于分区型区块链医疗电子病历共享方案

针对基于传统区块链进行医疗数据共享时可扩展性受限制的问题,提出一种基于分片技术的区块链扩容共享方案.首先,基于跳跃一致性哈希算法进行周期性网络分片,通过随机划分全网节点大幅度降低单分片内女巫攻击的风险;其次,分片内使用可扩展的去中心化信任基础设施区块链(SBFT)共识协议以降低实用拜占庭容错(PBFT)共识协议的高通信...