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基于PCA的哈希图像检索算法
引用本文:苏毅娟,余浩,雷聪,郑威,李永钢.基于PCA的哈希图像检索算法[J].计算机应用研究,2018,35(10).
作者姓名:苏毅娟  余浩  雷聪  郑威  李永钢
作者单位:广西师范学院 计算机与信息工程学院,广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西师范大学 广西多源信息挖掘与安全重点实验室
基金项目:国家自然科学基金(61672177和61573270)、国家973项目(2013CB329404)、广西自然科学基金(2015GXNSFCB139011和2015GXNSFAA139306)、广西研究生教育创新计划项目(XYCSZ2017064、XYCSZ2017067、YCSW2017065).
摘    要:为了解决传统图像检索算法低效和耗时的缺点,提出一种基于PCA哈希的图像检索算法。具体地,首先通过结合PCA与流形学习将原始高维数据降维,然后通过最小方差旋转得到哈希函数和二值化阈值。进而将原始数据矩阵转换为哈希编码矩阵。最后通过计算样本间汉明距离得到样本相似性。在三个公开数据集上的实验结果表明本文提出的哈希算法在多个评价指标下均优于现有算法。

关 键 词:哈希  图像检索  主成分分析  流形学习
收稿时间:2017/6/19 0:00:00
修稿时间:2018/9/7 0:00:00

PCA Hashing for Image Data Retrieval
Su Yijuan,Yu Hao,Lei Cong,Zheng Wei and Li Yonggang.PCA Hashing for Image Data Retrieval[J].Application Research of Computers,2018,35(10).
Authors:Su Yijuan  Yu Hao  Lei Cong  Zheng Wei and Li Yonggang
Affiliation:CollegeSofSComputerS SInformationSEngineering,Guangxi Teachers Education University,Nanning Guangxi,,,,
Abstract:In order to solve the inefficiency and time-consuming of traditional image retrieval algorithms, an image retrieval algorithm based on PCA hash is proposed. Specifically, by combining PCA and manifold learning, the dimensionality of the original high-dimensional data is reduced, and then hash function and the binarization are obtained by minimum variance rotation. The raw data matrix is then converted to a hash coded matrix. Finally, the sample similarity is obtained by calculating the Hamming distance between samples. The experimental results on three public datasets show that the proposed hash algorithm outperforms the existing algorithms under multiple evaluation criteria.
Keywords:hashing  image retrieval  Principal Component Analysis  manifold learning
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