基于深度哈希的批量图像并行检索方法

作     者：熊舒羽 毛雷 刘畅 XIONG Shuyu;MAO Lei;LIU Chang

作者机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 

出 版 物：《重庆理工大学学报（自然科学）》 (Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2018年第32卷第1期

页      面：188-194页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：重庆市研究生科研创新项目(CYS16222) 重庆理工大学研究生创新基金资助项目(YCX2016230) 

主　　题：图像检索 Hadoop 卷积神经网络 深度哈希 并行检索 

摘      要：针对图像检索的精确度和效率基于内容海量图像检索的关键问题,提出了一种基于深度哈希算法的图像并行检索方法。首先使用卷积神经网络建立图像特征和哈希码提取模型,然后将图像输入到训练好的模型中获取图像特征和哈希码,并存储在分布式数据库HBase中,最后在Hadoop并行计算框架中实现了一种并行检索方法。在大规模数据集CIFAR-10上进行检索实验,得到平均准确率为60.28%,相比SIFT算法提高了12.63%,且批量检索一张图像的平均时间为0.73 s。因此,该方法可使检索精度得到明显提高,还能提高海量图像的存储和检索效率。