基于雙倍比特量化與分段哈希索引的軍事圖像過濾

摘要：二進制碼占用存儲空間少且易于進行距離度量,因此很多研究者提出二進制量化方法把浮點型特征量化為二進制碼,以實現大規模數據環境下的快速最近鄰查詢。但是,二進制量化會損失原始特征的信息量,使原始特征之間的相似性不能完全保持,導致查詢精度降低。針對這一問題,提出雙倍比特量化與分段哈希的近似查詢索引。首先,設計了一種雙倍比特量化方法,通過把特征的每一維數據量化為2個比特二進制碼,增加特征之間的區分性;然后,針對雙倍比特量化的二進制碼提出雙倍比特分段哈希索引,通過對二進制碼分段并建立哈希索引的方式,提高查詢速度。據此,設計了基于雙倍比特量化與分段哈希索引的大規模軍事圖像過濾系統。實驗表明,相比于Faster R-CNN+CNNH+MIH系統,本文方法可以使軍事圖像過濾精度提升5.4%。