| 专利号 | 2020100212528 | 申请日 | 2020-01-09 | 专利名称 | 基于空间重要性的深度加权哈希学习方法 |
| 授权日 | 2022-10-25 | 专利权人 | 山东建筑大学 | 发明人 | 聂秀山;尹义龙;史洋 |
| 主分类号 | G06F16/583 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于空间重要性的深度加权哈希学习方法，包括以下步骤：(1)空间重要性提取：构造深度空间重要性学习模型得到图像的重要性和非重要性区域；(2)重要性区域和非重要性区域的哈希学习：对图像的重要和非重要区域放入不同的深度卷积神经网络学习哈希码，把两类哈希码结合起来作为最终的哈希表示。与现有技术相比，本发明实现图像不同区域的分层次哈希码学习，根据不同区域的重要性进行哈希编码，最终融合成图像的哈希码，本发明体现了图像不同部分对哈希学习的影响作用，提高了哈希检索的精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
