深度哈希图像表示：融合特征关联性的新方法

"融合特征关联性的深度哈希图像表示方法" 本文针对深度学习中的图像表示问题，特别是深度描述子无法充分表达图像特征间关联性的不足，提出了一种创新的深度哈希图像表示方法。该方法旨在通过融合特征关联性来提升图像检索的效率和准确性。 首先，文章介绍了一个预训练的神经网络模型，该模型用于生成图像的特征映射。这个映射能够捕捉到图像的多层次信息，为后续的深度特征描述子提取提供了基础。深度特征描述子是网络中特定层的激活向量，它们包含了丰富的图像特性，但通常忽略了特征之间的相互作用。 接着，作者将这些深度特征描述子映射为深度视觉词。深度视觉词的概念借鉴了自然语言处理中的词汇概念，通过这种方式，可以将连续的深度特征离散化，便于进行后续的频繁项集发现。频繁项集分析是数据挖掘中的一个常用技术，用于找出数据集中频繁出现的组合模式。在图像表示中，这有助于识别和编码图像中的共现特征。 随后，将离散的深度视觉词图像表示与基于哈希值的频繁项集图像表示相结合，生成一种新的图像表示形式。这种表示结合了两种不同的信息来源，既考虑了特征的局部细节，又考虑了全局的模式关联。 最后，为了进一步优化图像表示，算法利用图像的类内相似性和类间差异性，构建了一种优化策略，以确定最佳的阈值。这个阈值用于将图像表示转化为二进制的哈希值，以适应高效的图像检索任务。哈希函数的目的是尽可能地保持相似图像的哈希码相近，而不同图像的哈希码尽可能远，从而实现快速的近似最近邻搜索。 在实验部分，该方法被应用于三个标准的图像检索数据集——holiday、Oxford和Paris，与其他优秀的图像表示方法进行了对比。实验结果验证了所提出的深度哈希图像表示方法在提高图像检索性能方面的有效性。 这项工作通过深度学习和数据挖掘技术的结合，提出了一种新的图像表示策略，它不仅考虑了深度特征描述子，还考虑了特征之间的关联性，从而提高了图像检索的准确性和效率。这对于深度学习在图像处理和计算机视觉领域的应用具有重要的理论和实践意义。