研究目的
提出一种监督自编码哈希方法（SAEH），通过深度卷积神经网络生成低维二进制码，该方法结合自编码器结构学习图像特征并生成哈希码，从而提升图像检索性能。
研究成果
提出的SAEH框架有效地将自编码器结构融入监督哈希模型中，通过学习语义保持的哈希码来提升检索性能。实验表明，在监督图像检索任务中，SAEH优于其他最先进的方法。
研究不足
监督哈希方法的性能受限于模型中分类器的分类准确率。该研究聚焦于自编码器结构在提升检索效果方面的有效性，但未涉及潜在的计算开销或训练时间增加问题。
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11257卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第二部分）|| 用于图像检索的深度监督自编码器哈希
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11257卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第二部分）|| 用于图像检索的深度监督自编码器哈希
DOI：10.1007/978-3-030-03335-4_17
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
图像哈希方法将高维图像映射为能保留图像间相似性的紧凑二进制编码。虽然图像标签是监督式图像哈希方法生成哈希码的重要信息，但检索性能会受分类器表现的制约。因此，本文提出一种有效的监督式自编码哈希方法（SAEH），通过深度卷积神经网络以逐点方式生成低维二进制编码。SAEH中的自编码结构被设计为同步学习图像特征并生成哈希码，同时目标函数中增加了若干生成二进制哈希码的松弛约束条件。在多个大规模图像数据集上的大量实验验证了：自编码结构确实能提升监督哈希的性能，且SAEH在同类主流监督哈希方法中取得了最优的图像检索效果。
作者：
Sanli Tang，Haoyuan Chi，Jie Yang，Xiaolin Huang，Masoumeh Zareapoor
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