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摘要
本发明公开了一种基于局部随机敏感自编码器的哈希图像检索方法,包括：1)对图像数据库中的图像提取GIST特征；2)建立局部随机敏感自编码器模型,将图像的GIST特征输入模型进行训练；3)使用交替优化方法训练局部随机敏感自编码器模型,得到图像的哈希编码；4)计算检索图像的哈希编码与图像数据库中图像的哈希编码间的汉明距离,根据汉明距离升序排序,得到图像数据库中与检索图像最为相似的图像。本发明基于局部随机敏感自编码器进行哈希图像检索,训练出的模型能够学习到更具有泛化性的特征,增强了模型的鲁棒性,提升了模型在面对未知图像时的表现；本发明将二值化约束加入到模型中,通过模型直接生成哈希编码,提高哈希编码的质量,提升检索效果。
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