技术总结
本发明提供一种基于KPCA多表索引的图像哈希检索方法，其包括以下步骤：区分性特征选取，特征聚类以及多表索引构建以及哈希编码的优化。本发明在训练哈希投影函数之前，首先，通过基于核函数的主元分析从图像特征维度中，选取具有区分能力的特征作为训练集，并在此基础上，利用特征聚类的方法获取不同语义样本的聚类中心，找出每类的多个最佳近邻类，最后对聚类空间进行层次划分，构造多个索引表。在检索时，通过查询多张哈希索引表以此提高检索的性能。本发明将高维的图像特征映射成简单的二值码，节省了数据的存储空间；解决采用单表索引结构时，相似图像之间的离散度相差较大，或者是相似特征属性分布区间较大，即原本是相似的特征，而被映射到不同哈希编码等问题。
技术研发人员：郭太良;叶芸;林志贤;林金堂;邓清文
受保护的技术使用者：福州大学
文档号码：201710054383
技术研发日：2017.01.22
技术公布日：2017.06.09