技术总结
本发明公开了一种基于二值权重的哈希码图像训练模型，模型算法步骤包括：选择损失函数，确定目标方程，并对分类器和训练图像特征进行二值编码；对二值编码进行统一学习，更新二值码，优化损失函数；推导哈希码训练模型。还公开了一种应用基于二值权重的哈希码图像训练模型的分类学习方法，步骤包括：待搜索图像通过基于二值权重的哈希码训练模型得到哈希码，求出哈希码与分类器二值码之间的汉明距离；在汉明距离中查找最小汉明距离，并得到其对应的分类器，即为待搜索图像所属类别。本发明能够在多种图像类别和高纬度场景下进行图像分类，提高算法在大规模数据集上的性能，精确、高效、快捷且低内存消耗。
技术研发人员：沈复民
受保护的技术使用者：成都考拉悠然科技有限公司
技术研发日：2018.04.27
技术公布日：2018.09.18