一种基于子空间学习的图像语义哈希索引方法

作者：毛晓蛟; 杨育彬

来源：软件学报, 2014, 25(08): 1781-1793.

DOI：10.13328/j.cnki.jos.004488

• 哈希函数
• 子空间
• 偏移量
• 局部性保留
• 判别性

随着数据量的不断增加,快速而准确的索引算法对信息检索而言变得十分重要.针对上述问题,提出了一种基于子空间学习的索引算法.首先,利用部分有标签的数据进行子空间学习,在学习过程中,为了保证语义相同的样本在索引后保持局部性,以样本近邻间的距离衡量类内聚合度;同时,为了保证不同语义的样本在索引后增强判别性,以不同语义样本中心之间的距离衡量类间离散度.通过放松限制,用类似线性判别分析的方法进行子空间学习,将子空间作为哈希函数的投影向量.利用学习到的投影向量进一步计算偏移量,得到哈希函数.分别在数据集MNIST和CIFAR-10上进行编码判别性实验和局部性保留实验,并与相关方法进行比较,得到了较好的效果.实验结果表明该方法是有效的.

• 单位
  南京大学; 计算机软件新技术国家重点实验室