基于稀疏谱哈图像索引.pdf

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1、有十分重要的理论意义，也成为现代网络背景下的迫切需求，故而成为近年来国际国内的研究热点。针对数据高维化的新特性而产生的相似度计算困难等新问题，本文受语义哈希算法(Sema确cHashing)启发，在传统谱哈希(SpectralHashing)索引方法的基础上，引入稀疏主成份分析法(SparsePmcipalComponentAnalysis)求取高维特征降维后的内嵌子空间，排除特征表达中冗余的影响，使得高维特征索引和检索更加快速而有效。本文称这一索引方法为稀疏谱哈希(SparseSpectralHashing)索引。同时，为了使得稀疏谱哈希算法更好地适应真实数据分步，本文在稀疏谱

2、哈希中引入了机器学习中的Boosting机制来确定其阈值，使得这一方法具有更强的适应性和更广泛的应用。实验证明，本文提出方法不仅可以有效地适用于图像索引，在视频关键帧、文本等多种媒体数据集上均有良好表现，且评价结果普遍优于LSH、IⅧM、PSH和谱哈希等索引方法。关键词：语义哈希索引；稀疏主成分分析；拉普拉斯特征图降维；Boostingindexalgorithmbecomeshotspotissuerecentyearsbomherearldabroad．Sincesomenewproblemscomeoutforlligtl-dimensionaldata，forexampl

3、e，thesimil撕t)，betweendataismoredimculttomeasure，thispapersta]rtswithsemantichaShing，proposestointroducesparseprinciplecomponentanalysisinto仃aditionalspectralhasllingandobtaintheembeddingsubspaCeofbj曲-dimensionalfe孤lres，whjchcanremovetheef!E．ectofredundantinfo肌ationcausedbyoVer-completenessoff

4、．eature．asaresulttheresultwillbemoree仃icientandaccurate．WecallthisSparseSpectralHashing(SSH)．Meanwhile，inordert0haveSSHad印tedtorealdatamoreproperly’weintroduCeB00stingalgorit胁inmachineleaHlingtodetenninet11etllreshold，、)v_hichmakesthisalgorit№moread印tablea11dwidelyaVailable．Experimentalresult

5、showsustllatSSHcaIlbeemcientlyusedtonotonlyimageindexing，butalsoVideoa11dteXtindexing，WhiletheresultisalmostalwaysbettertIlaIltraditionalmethodlikeLSH．RBM．PSHaIldSH．Keywords：SemanticHashing，SparSePrincipalComponemAnalysis，LaplacianEigenmap，Boostingvl’一，1．3本文组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．31．4本

6、章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。4第2章国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22．1树型索引算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．22．1．1K．D．B树⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22．1．2R树⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．42．2语义哈希索引算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52．2．1位置敏感哈希(LSH)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．62．2．2受限的波尔兹曼机(RBM)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯72．2．3参数敏感哈希(PSH)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．4谱哈希(SH)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．92．3高维索引算法小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．102．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯10第3章稀疏谱哈希⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯123．1定义与假设⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．123．2全局优化解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯