计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
10期
292-295
,共4页
多特征%哈希%迭代量化%紧哈希码
多特徵%哈希%迭代量化%緊哈希碼
다특정%합희%질대양화%긴합희마
Multiple feature%Hashing%Iterative quantization%Compact hash code
随着数据量和数据维数的增加,对数据的分类,查询已经越来越重要了.为了更好地对视频、图片、文本等进行检索,哈希方法应运而生.近年已经有很多好的哈希算法,其速度快,适应高维数据,在模式识别,机器学习等方面得到了广泛的应用.现提出了一种新的多特征哈希方法,称为多特征迭代哈希.上述方法既考虑数据单特征上的紧哈希码,也考虑各特征之间的关系对哈希码的影响,并且通过迭代量化,得到了最优的哈希码.实验结果表明,上述方法在精度上优于三种单特征哈希方法.
隨著數據量和數據維數的增加,對數據的分類,查詢已經越來越重要瞭.為瞭更好地對視頻、圖片、文本等進行檢索,哈希方法應運而生.近年已經有很多好的哈希算法,其速度快,適應高維數據,在模式識彆,機器學習等方麵得到瞭廣汎的應用.現提齣瞭一種新的多特徵哈希方法,稱為多特徵迭代哈希.上述方法既攷慮數據單特徵上的緊哈希碼,也攷慮各特徵之間的關繫對哈希碼的影響,併且通過迭代量化,得到瞭最優的哈希碼.實驗結果錶明,上述方法在精度上優于三種單特徵哈希方法.
수착수거량화수거유수적증가,대수거적분류,사순이경월래월중요료.위료경호지대시빈、도편、문본등진행검색,합희방법응운이생.근년이경유흔다호적합희산법,기속도쾌,괄응고유수거,재모식식별,궤기학습등방면득도료엄범적응용.현제출료일충신적다특정합희방법,칭위다특정질대합희.상술방법기고필수거단특정상적긴합희마,야고필각특정지간적관계대합희마적영향,병차통과질대양화,득도료최우적합희마.실험결과표명,상술방법재정도상우우삼충단특정합희방법.
