[发明专利]基于图神经网络的图像哈希生成方法及装置有效
| 申请号： | 201910798338.9 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110555121B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 朱文武;姚炫容;王鑫 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的图像哈希生成方法及装置，其中，该方法包括：获取多张训练图像的特征信息和标签信息，测试图像的特征信息和标签信息，根据多张训练图像的特征信息和标签信息构建卷积神经网络；通过图卷积神经网络对卷积神经网络进行学习生成图像检索模型；利用测试图像的特征信息和标签信息，将测试图像输入到图像检索模型，输出测试图像对应的哈希码。该方法通过图像的标签信息和特征构建图像网络，通过图卷积神经网络对图像网络进行学习，得到具有多粒度语义信息的哈希码。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 图像 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于图神经网络的图像哈希生成方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取多张训练图像的特征信息和标签信息，测试图像的特征信息和标签信息，根据所述多张训练图像的特征信息和标签信息构建卷积神经网络；/n通过图卷积神经网络对所述卷积神经网络进行学习生成图像检索模型；/n利用所述测试图像的特征信息和标签信息，将所述测试图像输入到所述图像检索模型，输出所述测试图像对应的哈希码。/n
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