生成matlab的基于深度学习的图像哈希算法
时间: 2023-06-07 16:06:57 浏览: 162
好的,关于基于深度学习的图像哈希算法,您可以了解一下以下两篇论文:
1. Deep Image Hashing with Discriminative Feature Learning, Jingkuan Song et al., 2018
2. Learning a Deep Compact Image Representation for Visual Tracking, naming Zhang et al., 2016
这些论文介绍了使用深度学习方法生成图像哈希,并且可以在Matlab中进行实现。同时,您也可以查找其他相关的论文和资料以获得更多的帮助。
相关问题
python 深度哈希算法 图像检索
深度哈希算法是指将高维特征映射到低维特征空间,实现图像快速检索的算法。
在图像检索中,使用深度神经网络抽取图像特征,然后将其转换为哈希码,使得每个图像都与一个定长的哈希码对应。通过对哈希码进行比较,便可实现图像的快速检索。
哈希算法是一种将任意大小的数据映射到固定大小的数据的方法。深度哈希算法综合了深度学习和哈希算法的优势,在降维的同时保留了原有的输入信息。
在实际应用中,深度哈希算法可以应用于人脸识别、相似图片检索、商品推荐等领域。相比于传统的基于特征向量的图像搜索方法,深度哈希算法不仅减小了特征维度,还大大提升了搜索效率。
总之,深度哈希算法是一种非常有前途的图像搜索算法,其具有广泛的应用前景,将会在未来的图像识别和检索领域发挥出重要作用。
基于DCT的感知哈希算法
基于DCT的感知哈希算法,是一种图像哈希算法。它的基本思想是将图像转换为DCT域,然后根据DCT系数的大小来确定图像的哈希值。具体实现过程如下:
1. 将图像转换为灰度图像。
2. 对图像进行缩放,使其变为固定大小的图像。
3. 对缩放后的图像进行DCT变换,得到DCT系数矩阵。
4. 取DCT系数矩阵的左上角8×8的子矩阵,计算子矩阵的平均值。
5. 对于每个DCT系数,如果它的值大于平均值,则将其对应的位设为1,否则设为0。
6. 将每个DCT系数的二进制值连接起来,得到图像的哈希值。
感知哈希算法的优点是对图像进行了缩放和旋转之后仍能够保持较好的相似度。同时,由于只考虑了DCT系数的大小,使得算法具有一定的鲁棒性,可以应对一定的图像噪声和失真。