发明名称 一种基于随机采样哈希表示的图像匹配方法
摘要 本发明公开了一种基于随机采样哈希表示的图像匹配方法,包括以下步骤:将n幅图像组成原始数据集,提取所有图像的视觉特征生成特征空间;从原始数据集中随机选择m幅图像,同时在特征空间中随机抽取p个视觉特征子集,得到一个样本子集;学得到样本子集的t个主特征向量,作为哈希投影函数;用来生成t位二值哈希编码;重复上述步骤k次,得到k段t位二值哈希编码,并级联得到k×t位的二值哈希编码,作为匹配特征;得到待匹配图像和原始数据集中每一幅图像的二值哈希编码;基于得到的二值哈希编码进行相似度度量,得到待匹配图像的匹配结果。本发明有助于加快基于哈希编码的近似近邻查找方法的精度,适用于图像检索、图像匹配及其它机器学算法中。
申请公布号 CN104217222A 申请公布日期 2014.12.17
申请号 CN201410498343.5 申请日期 2014.09.25
申请人 中国科学院自动化研究所 发明人 程健;冷聪;卢汉清
分类号 G06K9/64(2006.01)I;G06F17/30(2006.01)I 主分类号 G06K9/64(2006.01)I
代理机构 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人 宋焰琴
主权项 一种基于随机采样哈希表示的图像匹配方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1,将n幅图像组成原始数据集,并提取所有图像的视觉特征对相应的图像进行表示,所述视觉特征组成特征空间,所述原始数据集的规模为n,所述特征空间的特征总维数为d;步骤2,从所述原始数据集中随机选择m幅图像作为训练样本组成样本空间,其中,m远小于n;步骤3,在所述特征空间中随机抽取p个视觉特征作为样本最后的表达,得到一个由m个维数为p的视觉特征组成的样本子集X∈R<sup>m×p</sup>;步骤4,学习得到所述样本子集的t个主特征向量,并将其作为哈希投影函数;步骤5,基于这t个哈希投影函数,生成一段t位二值哈希编码;步骤6,重复所述步骤2‑步骤5k次,得到k段t位二值哈希编码,将这k段t位二值哈希编码级联起来得到一段k×t位的二值哈希编码,作为匹配特征;步骤7,基于所述匹配特征,利用投影法得到待匹配图像和所述原始数据集中的每一幅图像对应的二值哈希编码;步骤8,利用所述待匹配图像的二值哈希编码与所述原始数据集中每一幅图像对应的二值哈希编码进行相似度度量,相似度最高的图像即为所述待匹配图像的匹配结果。
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