面部视频检索深度异构哈希技术及其实现

资源摘要信息: "视频图matlab代码-DHH:Caffe实现我们的TIP2019作品DHH，题为“用于面部视频检索的深度异构哈希”" 知识点详细说明： 1. Caffe框架： Caffe是一个深度学习框架，特别适合于图像识别、分类和视觉任务，由伯克利视觉与学习中心(BVLC)和社区成员开发。Caffe是用C++编写的，但具有Python和MATLAB接口。该框架以其速度快、模块化程度高而广受欢迎，常被用于学术研究以及工业界。 2. 深度异构哈希（DHH）： DHH是一种用于高效处理大量数据检索任务的算法。在面部视频检索领域，DHH可以将面部特征有效地映射到哈希码上，从而实现快速、准确的检索。这种方法通常包含深度学习技术，用于提取面部视频的关键特征，并通过哈希技术将高维特征投影到低维哈希空间。 3. IEEE Transactions on Image Processing： 这是一个国际性的学术期刊，主要刊载图像处理领域的最新研究成果。该期刊由IEEE Signal Processing Society出版，是图像处理与计算机视觉领域权威的学术期刊之一，经常被引用用于科研工作。 4. 引文与学术规范： 在学术研究中，引用前人的工作是一种基本的学术规范。作者提出，任何使用提供的视频图matlab代码进行研究工作的人都应当考虑引用其相关的学术论文，这是对原作者研究成果的认可和尊重。 5. 先决条件： 本代码基于特定的软件和硬件环境运行。首先，需要在Linux操作系统下运行，作者提供了在Ubuntu 14.04系统上的测试经验，但建议使用更高版本（例如Ubuntu 16.06）以避免遇到与Intel Math Kernel Library（MKL）相关的问题。此外，还需要有NVIDIA的GPU以及相应版本的CUDA和CuDNN软件库，以及优化过的BLAS库：英特尔MKL V2017.1.132，这是为了提升计算效率。 6. 对Caffe的修改： 为了适应视频图检索的特殊需求，作者对Caffe框架进行了修改。具体包括： - 在将视频剪辑转换为lmdb格式的工具中添加convert_imageset_set，这是因为原始Caffe并不直接支持视频数据的处理，需要将视频序列转化为一系列图像帧，再进行训练和测试。 - 添加了名为extract_features_binary的工具，此工具可以提取训练模型某一层的输出，并将这些特征保存为二进制文件，以便后续处理。 - 对db、db_leveldb、db_lmdb、data_reader、data_layer等组件进行了修改，使得它们能够在训练和测试期间更好地处理lmdb格式的数据。这些修改主要针对数据的读取和存储进行了优化，确保了数据能够高效地被深度学习模型处理。 7. 开源系统： 在标签“系统开源”中，这意味着视频图matlab代码-DHH是开源的，用户可以在遵守相应许可协议的前提下自由使用、修改和分享这些代码。开源系统促进了科学和技术的快速发展，也便于研究人员相互合作与交流。 8. 压缩包子文件的文件名称列表： 文件名称“DHH-master”表明该代码项目为一个主分支（master），这通常意味着它是最新且稳定的版本。文件名中“DHH”可能是指该系统或代码库的名称，而“master”表明这是一个主要的代码分支。在软件开发中，分支（branch）通常用于组织和管理项目不同阶段的代码。主分支或主干（master或main）通常用于存放项目最新的稳定代码。 以上内容详细说明了视频图matlab代码-DHH的背景、使用范围、核心算法、引用规范、运行环境和必要条件、以及与Caffe框架的集成和开源特性。