一种基于子空间学习的图像语义哈希索引方法

随着数据量的不断增加，快速而准确的索引算法对信息检索而言变得十分重要.针对上述问题，提出了一种基于子空间学习的索引算法.首先，利用部分有标签的数据进行子空间学习，在学习过程中，为了保证语义相同的样本在索引后保持局部性，以样本近邻间的距离衡量类内聚合度；同时，为了保证不同语义的样本在索引后增强判别性，以不同语义样本中心之间的距离衡量类间离散度.通过放松限制，用类似线性判别分析的方法进行子空间学习，将子空间作为哈希函数的投影向量.利用学习到的投影向量进一步计算偏移量，得到哈希函数.分别在数据集mnist和cifar-10上进行编码判别性实验和局部性保留实验，并与相关方法进行比较，得到了较好的效果.实验结果表明该方法是有效的.