面向大規(guī)模視覺檢索的哈希學(xué)習.pdf

1、當今，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。同時，大數(shù)據(jù)時代使得多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。自上世紀90年代以來，人們就對多媒體數(shù)據(jù)的快速檢索問題開展了大量研究，并提出了基于文本和基于圖像內(nèi)容的檢索方法。這些方法雖然簡單易行，但由于海量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化、語義多樣、多模共生等新特點，傳統(tǒng)檢索方法不再適用。因此，建立面向海量多媒體數(shù)據(jù)的高效檢索機制成為近年來的研究熱點。
　　隨著哈希技術(shù)的提出，各種基于學(xué)習、基于多模態(tài)以及基于多哈希表的方

2、法層出不窮，為海量數(shù)據(jù)的快速檢索問題提供了新思路。但是，目前的哈希方法在處理大規(guī)模、海量數(shù)據(jù)集時還是存在存儲效率低、檢索精度差等問題。因此，本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有方法中存在的不足進行了進一步研究和分析，論文的主要研究內(nèi)容如下：
　　（1）提出了一種自適應(yīng)多比特量化哈希方法?？紤]到目前絕大部分哈希方法都采用固定比特（如單比特或雙比特）的量化編碼策略，單比特編碼方式嚴重破壞了數(shù)據(jù)的近鄰結(jié)構(gòu)，造成原始空間中相近的點被映射成完

3、全不同的哈希碼，而雙比特編碼方式忽略了數(shù)據(jù)不同維度信息量不同的問題，對所有維度都采用相同的編碼位數(shù)?；诖?，本文提出了一種自適應(yīng)多比特量化方法，該方法以數(shù)據(jù)方差作為信息量的度量指標，方差較大的維度分配多個比特位數(shù)，方差較小的維度分配較少的比特位數(shù)，數(shù)據(jù)編碼的學(xué)習過程采用不完全編碼方式和聚類的思想，更好的保持了原始數(shù)據(jù)的近鄰結(jié)構(gòu)和信息量，使得檢索過程更加高效、精確。
　?。?）提出了一種基于錨點的全局相似性保持哈希方法。鑒于現(xiàn)有基于