Locality-sensitive hashing approach based on semantic space for visual retrieval
Xiaoyan Huang, Sun Bin, Zhanyuan Yang, Zhu Yingying, Qi Chuan Tian · Journal of Image and Graphics · 2021
目的视觉检索需要准确、高效地从大型图像或者视频数据集中检索出最相关的视觉内容，但是由于数据集中图像数据量大、特征维度高的特点，现有方法很难同时保证快速的检索速度和较好的检索效果。方法对于面向图像视频数据的高维数据视觉检索任务，提出加权语义局部敏感哈希算法（weighted semantic locality-sensitive hashing，WSLSH）。该算法利用两层视觉词典对参考特征空间进行二次空间划分，在每个子空间里使用加权语义局部敏感哈希对特征进行精确索引。其次，设计动态变长哈希码，在保证检索性能的基础上减少哈希表数量。此外，针对局部敏感哈希（locality sensitive hashing，LSH）的随机不稳定性，在LSH函数中加入反映参考特征空间语义的统计性数据，设计了一个简单投影语义哈希函数以确保算法检索性能的稳定性。结果在Holidays、Oxford5k和DataSetB数据集上的实验表明，WSLSH在DataSetB上取得最短平均检索时间0.034 25 s；在编码长度为64位的情况下，WSLSH算法在3个数据集上的平均精确度均值（mean average precision，mAP）分别提高了1.2%32.6%、1.7%19.1%和2.6%28.6%，与几种较新的无监督哈希方法相比有一定的优势。结论通过进行二次空间划分、对参考特征的哈希索引次数进行加权、动态使用变长哈希码以及提出简单投影语义哈希函数来对LSH算法进行改进。由此提出的加权语义局部敏感哈希（WSLSH）算法相比现有工作有更快的检索速度，同时，在长编码的情况下，取得了更为优异的性能。