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深度哈希因其檢索效率和存儲代價上的優(yōu)勢而被廣泛應用于大規(guī)模圖像檢索領域。為增強哈希編碼的區(qū)分能力并提高檢索準確率和效率，建立一種基于高階統(tǒng)計信息的深度哈希學習模型 BCI-DHH。采用改進的ⅤGG-m模型分別提取輸入圖像基于層內(nèi)的自相關特征和基于層間的互相關特征，并生成歸一化的高階統(tǒng)計向量通過引入權重參數(shù)對訓練樣本中的正負樣本數(shù)目進行平衡，提出一種基于數(shù)據(jù)平衡性的對比損失函數(shù)。在此基礎上，對不相似圖像對之間對應的多級索引哈希塊進行差異化操作，增大不相似圖像與其查詢圖像之間的漢明距離優(yōu)化多級哈希索引的兼容性。在基準數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該模型在檢索準確率和效率方面優(yōu)于BDH、DSH等方法。
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