深度监督离散哈希提升图像检索精度

本文主要探讨了"具备高层语义特征的离散哈希图像检索算法"这一研究主题。深度哈希作为图像搜索领域的热门技术，其优势在于能够将高维图像数据高效地压缩为二进制码，便于存储和检索。然而，传统的深度哈希方法在利用深层神经网络进行特征学习时，未能充分利用图像的高层语义信息，这限制了其检索性能。 针对这一问题，研究人员提出了一种基于深度监督的离散哈希算法。该算法的核心理念是，通过结合成对标签信息和分类信息，构建一个深度学习框架，使得学习得到的二进制代码不仅能够保持数据的相似性，还能反映出高层语义特征。为了确保生成的哈希码具有离散性，作者采用了交替最小化方法来优化目标函数，这是一种优化技术，通过交替更新模型参数和目标函数的近似解，逐步逼近全局最优解。 实验部分，作者在CIFAR-10、NUS-WIDE和SUN397这三个广泛使用的图像检索数据库上进行了算法验证。结果表明，这种深度监督离散哈希算法相较于传统的监督哈希方法，能够提供更高的检索精度，证明了其在利用高层语义特征提升图像检索性能方面的有效性。 关键词包括离散哈希、图像检索和深度学习，表明研究重点在于改进离散哈希技术以提升基于深度学习的图像搜索性能。此外，文章还引用了相关的中图分类号 TP391.9 和DOI 10.3778/j.iss，展示了研究的学术定位和发表情况。 这项研究为解决深度哈希中的语义信息挖掘问题提供了新的思路和方法，对于提高图像检索系统的性能和效率具有重要意义。