Алгоритм поиска изображений в виде хэш-функций на основе глубинных нейросетевых технологий

Авторы: Зеленский А. А., Письменскова М. М., Воронин В. В.

Аннотация: Представлен новый метод, основанный на выделении глобальных функций изображения и вычисления двоичных хэш-кодов. Данный подход обеспечивает пиксельное отображение изображения в хэш-пространство. В работе используется методология глубокого обучения для создания дескриптора со свойствами сохранения подобия и статистической независимости. Основным преимуществом данного подхода в отличие от существующих методов является возможность тонкой настройки поиска для специфических приложений, что позволяет получить более качественный результат поиска по сравнению с другими методами. Структура предложенного метода основана на использовании двух типов нейронных сетей: сверточные нейронные сети для описания изображения и автоэнкодера для отображения особенностей изображения в хэш-пространстве. Проведенные эксперименты показали эффективность при поиске изображений в большой базе данных в сравнении с другими известными методами.

Ключевые слова: контекстный поиск изображений, глубокая сверточная нейронная сеть, семантическое хэширование, автоэнкодер

Библиография статьи: Зеленский А. А. Алгоритм поиска изображений в виде хэш-функций на основе глубинных нейросетевых технологий / А. А. Зеленский, М. М. Письменскова, В. В. Воронин // Доклады ТУСУР. – 2018. – Т. 21, № 3. – С. 57–62. DOI: 10.21293/1818-0442-2018-21-3-57-62