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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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