一种基于哈希表的散乱线段快速拼接方法.pdf
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本发明公开了一种基于哈希表的散乱线段快速拼接方法,包括:(1)输入散乱线段序列;(2)构建链接点对,并将其分别保存到哈希表map中;(3)新建当前轮廓,并从map中找出一个未被使用的链接点作为当前轮廓起点p;(4)将p加入当前轮廓,并根据点p查询当前轮廓下一点d,令p=d;(5)重复步骤(4)直至当前轮廓闭合,将该轮廓添加至轮廓序列;(6)重复步骤(3)~(5),直至map中所有链接点均被使用;(7)输出已拼接的轮廓序列。本发明通过构建线段顶点和哈希表两个特殊数据结构,完整存储线段顶点之间的拓扑关系,通过
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一种基于快速类别更新的在线哈希学习图像检索方法,涉及图像检索。针对传统的要求训练集一次性获得的哈希技术存在训练效率低下、存储空间消耗大的缺点,考虑在线学习的方案代替线下参数学习,构建基于类别相似性保留的汉明空间学习方法,提供一种基于图像数据流的哈希图像检索学习方案。包括以下步骤:1)不考虑用整体的训练集训练哈希模型,每次模型迭代中,仅使用一小块数据流;2)构建基于内积的相似性保留损失函数;3)使用基于类别的迭代更新;4)使用半量化方式的优化方案。
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本发明公开了一种基于层次哈希学习的山火图像快速识别方法及系统,包括:基于核映射对山火图像训练集进行处理并根据核化特征构建层次哈希学习模型,对层次哈希学习模型进行迭代,得到哈希函数和训练哈希码;利用哈希函数计算测试山火图像进行计算,得到测试哈希码;计算训练哈希码和测试哈希码之间的海明距离,利用投票策略快速识别测试山火图像。本发明采用分层哈希方案,该方案利用两层哈希函数分别学习粗哈希码和细哈希码,从而逐步细化有益的判别信息,从而缓解了维度骤降导致的重要判别信息的丢失,解决了现有技术采用的哈希学习方法中产生的维