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[发明专利]基于度量学习的跨模态人脸检索哈希方法-CN202111175867.7在审
发明人：梁籍云;沃焱;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于度量学习的跨模态人脸检索哈希方法，包括：1)人脸视频数据集预处理，包括视频裁剪，划分人脸图像训练集、人脸图像测试集以及人脸视频训练集，人脸对齐和偏航角提取；2)训练已构建的共同表达生成网络，共同表达生成网络由特征提取网络和共同表达映射网络组成；3)使用训练后的共同表达生成网络和ITQ迭代量化提取人脸图像测试集中图像共同表达的哈希和人脸视频训练集中视频共同表达的哈希，根据图像哈希和视频哈希的汉明距离对检索项进行排序本发明的跨模态人脸哈希函数可以生成在模态内和模态间都具有鲁棒性和可辨别性的图像和视频特征。本发明在YTC人脸视频数据集上进行测试，可保证跨模态检索的高准确率。
基于度量学习跨模态人脸检索方法

[发明专利]一种基于端到端深度哈希的皮肤镜图像检索方法-CN201910062340.X有效
发明人：谢凤英;宋雪冬;姜志国 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明一种基于端到端深度哈希的皮肤镜图像检索方法，包括步骤为：步骤一：建立皮肤镜图像数据库；步骤二：端到端深度哈希网络模型设计；步骤三：网络训练；步骤四：提取深度哈希码，构建检索数据库；步骤五：检索皮肤镜图像优点在于：设计了Res‑DenseNet50深度哈希结构，改善了高层特征与低层特征之间的融合能力，避免了信息在层与层之间传递过程中的丢失。提取出的高层特征具有更好的可分性，从而具有更高的检索准确率。实现了基于端到端深度哈希的检索方法。本发明直接对原始图像进行学习，并且从网络的倒数第二层可直接得到输入图像对应的深度哈希码，简化了皮肤镜图像检索的过程，避免了传统检索流程中前后步骤之间的累积误差。
一种基于端到端深度皮肤图像检索方法

[发明专利]融合三元组损失和生成对抗网络的多标签图像检索方法-CN201910605728.X有效
发明人：冯永;黄嘉琪;强保华;尚家兴;刘大江 -专利权人：重庆大学;桂林电子科技大学
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合三元组损失和生成对抗网络的多标签图像检索方法，其包括步骤：搭建深度学习框架，部署生成对抗网络模型；输入图像数据集至生成对抗网络模型中以获取多标签图像和三元组数据；基于多标签图像构建三元组损失函数；从图像数据集中选取第一图像对深度哈希编码网络进行训练以获取完成训练的深度哈希编码网络；从图像数据集中选取预设数量的第二图像，将第二图像输入完成训练的深度哈希编码网络以获取哈希向量数据库；将需要检索的第一图像输入完成训练的深度哈希编码网络以检索出与第一图像相似的第二图像本发明通过使用生成对抗网络生成与数据集样本相似的多标签生成图片，扩充了训练数据量，提高了图像的检索速度和精度。
融合三元损失生成对抗网络标签图像检索方法

[发明专利]一种智慧城市前端设备修复工作量分析方法和系统-CN202110920718.2有效
发明人：宋凯;王霞;丁军祥;陈志华 -专利权人：景网技术有限公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：本申请揭示了一种智慧城市前端设备修复工作量分析方法和系统，向指定设备终端发送操作执行指令；指定设备终端采用蓝牙通信技术广播通道构建请求；构建蓝牙通信通道；进行第一协同图像采集处理；进行第一图像序列发送处理，进行第一哈希计算处理；进行第一哈希值发送处理；持续进行第i协同图像采集处理、第i图像序列发送处理、第i哈希计算处理和第i哈希值发送处理，直至完成第n哈希值发送处理；将所述第一图像序列、第二图像序列、…、和第n图像序列发送给所述服务器；服务器得到第一判断结果；得到第二判断结果；若均为完全匹配，则服务器判定智慧城市前端设备修复完成，实现了修复工作量分析。
一种智慧城市前端设备修复工作量分析方法系统

[发明专利]一种基于哈希学习的高光谱图像分类方法-CN201810012064.1有效
发明人：于纯妍;宋梅萍;赵猛;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于哈希学习的高光谱图像分类方法，包括：将高光谱图像做零均值化处理，得到高光谱数据均值；根据所述高光谱数据样本均值确定真实图像中每一类地物的非目标地物的光谱特征；根据所述光谱特征定义哈希函数，并计算所述哈希函数的偏移量、最大特征向量；根据所述偏移量、最大特征向量提取哈希语义特征；根据所述提取的哈希语义特征进行高光谱图像分类。
一种基于学习光谱图像分类方法

[发明专利]环境监测方法、装置、设备以及存储介质-CN201911165967.4在审
发明人：蔡弋戈;秦青;杨晨;王乐庆;李琴 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括：接收环境监测设备提交的第一图像和比对图像标识，获取第一图像的固定目标物信息；基于比对图像标识获取第二图像的图像信息；将固定目标物信息和图像信息发送至共识节点；从目标区块中获取第二图像的第二特征图像的哈希值；确定第一图像的第一特征图像的哈希值；基于第一特征图像的哈希值和第二特征图像的哈希值确定出第一图像和第二图像的相似度，并当相似度小于预设相似度时向环境监测部门发送环境变化通知。
环境监测方法装置设备以及存储介质

[发明专利]图像识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201710374214.9有效
发明人：万韶华 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种图像识别方法、装置及计算机可读存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：通过LSH方法对目标图像的特征向量进行编码，得到目标图像的特征向量的哈希序列，并根据目标图像的特征向量的哈希序列和预先设置的多个标定图像，确定目标图像的类别，以实现对目标图像的识别。由于哈希序列为通过LSH方法对目标图像的特征向量进行编码得到的序列，因此，通过目标图像的特征向量的哈希序列来确定目标图像的类别，可以避免直接通过确定目标图像的特征向量和每个标定图像的特征向量之间的距离来确定目标图像的类别，便于对该目标图像快速进行识别。
图像识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于流形学习数据压缩哈希的图像检索方法-CN201810265090.5在审
发明人：王庆军;吕海燕;王刚;寇光杰 -专利权人：王庆军
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流形学习数据压缩哈希的图像检索方法，具体步骤是：1、从图像数据库中查询到需要检索的原始图像，并且将原始图像保存；2、对原始图像先进行一定的预处理，并进行原始图像底层的特征提取，并记录图像特征数据；3、对图像特征数据做归一化处理，得到归一化数据矩阵，并连接到深度网络的一个或多个任务层进行训练，同时使用一个或多个任务进行训练，即可获得训练数据矩阵的哈希码以及测试数据矩阵的哈希码；本发明采用流形学习获得单组哈希编码，克服了现有技术采用多组哈希编码而占用内存空间、消耗检索时间的缺点，使得本发明所提出的方法在图像检索中提高检索效率以及检索效果。
原始图像哈希流形学习图像检索矩阵数据压缩哈希码检索预处理图像特征数据训练数据矩阵归一化处理归一化数据图像数据库测试数据技术采用记录图像检索效果检索效率内存空间特征数据特征提取任务层单组消耗占用查询保存网络

[发明专利]基于深度哈希辅助网络的遥感图像快速目标检测方法-CN201910182161.X有效
发明人：杨淑媛;王喆;冯志玺;胡滔;徐光颖;余亚萍;马文萍;尚荣华;王敏;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度哈希辅助网络的遥感图像快速目标检测方法，解决了现有目标检测框架对于宽幅遥感图像中存在的占大部分面积的无目标存在的背景区域不能做高效检测的问题。实现步骤为：生成实验训练图像块集合和测试图像块集合；构建基于深度哈希辅助网络的遥感图像快速目标检测模型；训练基于深度哈希辅助网络的遥感图像快速目标检测模型；用训练好的深度哈希辅助网络得到测试图像块集合的测试结果并统计运行时间本发明引入了哈希辅助分支网络模块，通过快速过滤宽幅遥感图像中大部分无目标的背景区域，大幅减少了目标检测中的冗余计算，使无目标背景区域检测时间大大降低，大幅提高了检测效率。用于宽幅遥感图像的目标检测。
基于深度辅助网络遥感图像快速目标检测方法

[发明专利]一种基于循环神经网络的图像哈希码生成方法-CN201910614618.X有效
发明人：杨阳;汪政;傅熙尧 -专利权人：成都澳海川科技有限公司
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络的图像哈希码生成方法，通过多实例学习提取图像的属性，并使用注意机制在该LSTM中利用和计算训练中的属性，以便在每个时间步骤关注图像/图像批次的不同属性。在提取之后，基于LSTM来近似每个时间步长之间的维数减少并且去相关，以便逐位地生成有意义的缩放矢量，然后，通过LSTM输出经过全连接层生成一个向量和图像特征图像特征通过另一个全连接层输出另个向量，二者点乘后，用三元组损失函数优化，得到图像哈希码。与仅从图像特征生成的哈希码相比，生成的哈希码的性能从深度特征和语义属性中获益更多。此外，特征和属性的融合使图像哈希码获得检索能力和可区分的语义含义。
一种基于循环神经网络图像哈希码生成方法

[发明专利]一种基于可变长深度哈希学习的图像检索方法-CN201510883581.2在审
发明人：林倞;张瑞茂;王青;江波 -专利权人：中山大学
申请日： 2015-12-03 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于可变长度深度哈希学习的图像检索方法，主要涉及图像检索与深度学习领域。该方法将哈希码的学习建模成相似性学习的过程。具体来说，该方法利用训练图像产生一批三元图像组，其中每个三元组包含两张具有相同类标的图像与一张具有不同类标的图像。对模型训练的目的是最大化匹配的图像对与不匹配的图像对在海明空间的间隔。本方法的学习部分引入了深度卷积神经网络，通过对图像特征与哈希函数的联合优化，实现了端到端的训练过程。另一方面，卷积网络输出的哈希码每一位都具有不同的权重。针对不同的检索任务，用户可以通过截断不重要的比特位来实现哈希码长度的调控。同时，该方法能够在哈希码较短的情况下的有效地保持其判别性。
一种基于变长深度学习图像检索方法

[发明专利]基于变换域和形状特征的图像哈希获取方法-CN202010127140.0有效
发明人：赵琰;周晓炜 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于变换域和形状特征的图像哈希获取方法，包括以下步骤：步骤1，输入图像，对图像进行高斯低通滤波处理，并将图像的大小调整为N×N，而后将图像转化到YCbCr空间；步骤2，分别对YCbCr空间中的Y通道、Cb通道以及Cr通道进行NSCT分解，并保留三个通道分解得到的低频图像和Y通道分解得到的高频图像；步骤3，将Y通道的高频图像经过Canny算子提取边缘，而后计算Zernike不变矩得到高频哈希序列H1；步骤4，在YCbCr空间，将三个通道的低频图像分别分割为64个子块并提取6个统计特征，构成一个18维的特征矩阵后使用PCA降维并压缩得到低频哈希序列H2；步骤5，联合高频哈希序列H1和低频哈希序列H2，利用密钥进行加密后得到最终哈希序列
基于变换形状特征图像获取方法

[发明专利]相似图像的识别方法和装置-CN201110031701.8有效
发明人：薛晖 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2011-01-28 - 公布日： 2012-08-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种相似图像的识别方法和装置，用于获取与输入图像的内容信息对应的图像签名，对图像签名进行哈希操作，在预先存储的哈希表中查询与哈希操作的结果相对应的表项，并在与查询得到的表项对应的候选图像中识别与输入图像相似的图像本申请解决了现有图像识别技术中所存在的容错性问题，使得能够准确地识别出所需的相似图像。
相似图像识别方法装置

[发明专利]公路图像分布式存储方法、搜索方法及装置-CN202210957034.4在审
发明人：张艳红;侯芸;刘海东;董元帅;曹金;钱振宇;周晶;仝鑫隆;李宇轩;杨璇 -专利权人：中国公路工程咨询集团有限公司;中咨公路养护检测技术有限公司;北京晋泽数创科技有限公司;中咨数据有限公司
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明提供一种公路图像分布式存储方法、搜索方法及装置，该公路图像分布式存储方法包括：获取待存储的公路图像对应的第一字符串，所述第一字符串用于表征所述公路图像的待存储内容；确定所述第一字符串对应的第一哈希值；确定所述第一哈希值映射的映射哈希值；将所述映射哈希值作为所述第一字符串的分布式索引，存储所述映射哈希值和所述第一字符串。本发明通过基于待存储的公路图像对应的第一字符串执行Hash计算，获取对应的映射哈希值，可以保证大量的公路图像均衡分布式存储，进而可以防止因数据存储不均衡而导致的图像检索效率下降，有效提高存储和搜索的效率
公路图像分布式存储方法搜索装置

[发明专利]一种基于多尺度的Retinex和改进VGGNet网络的手势图像检索方法-CN202010532767.4有效
发明人：谢武;贾清玉;刘满意;强保华;崔梦银;瞿元昊 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度的Retinex和改进VGGNet网络的手势图像检索方法，该方法通过多尺度的Retinex方法对手势数据图像进行增强后，对采用深度学习方法对模型进行训练。当手势图像检索模型训练好之后，将最后一个FC层提取到的特征作为图像的特征表示参与手势图像检索任务，并改进的VGGNet的多分支网络结构中引入哈希层，模型的输入为手势图像和类别标签，类别标签作为监督信息学习图像特征，每个分支学习不同的标签信息，经过全连接层将之前两个分支学习到的特征进行融合，得到非线性组合特征，然后经过哈希层将得到低维度的哈希特征，再经过哈希层得到二进制哈希吗，最后将二进制哈希码作为特征向量来进行手势检索
一种基于尺度 retinex 改进 vggnet 网络手势图像检索方法