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| 基于深度中心匹配哈希网络的足迹压力图像检索 | |
| 作者姓名： | 鲍文霞 胡伟 王年 杨先军 |
| 作者单位： | 1. 安徽大学电子信息工程学院;2. 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2020YFF0303803,2018YFC0807302);;安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2021ZD0004); |
| 摘 要： | 以赤足足迹压力图像为研究对象,采集了40人的5 230幅赤足足迹压力图像,在具有较低存储消耗的哈希算法基础上,结合深度学习方法设计了一种深度中心匹配哈希(DCMH)网络实现足迹的检索．该网络首先根据足迹压力图像的特点构建深度特征融合模块,提取反映足迹形态结构的全局特征和压力分布的局部特征,并将两种特征进行融合;然后在哈希编码模块通过全连接层将融合后的特征映射为1 024维特征向量,并通过哈希层生成哈希码;在网络优化过程中通过构建深度中心匹配损失函数从而减小哈希码与对应哈希中心之间的距离．深度中心匹配损失函数通过伯努利分布生成哈希中心,设计对数中心损失函数减小同类足迹压力图像数据哈希码与哈希中心的距离,并设计相似性损失函数作为正则化项约束每个批次数据间的相似性关系．通过在40人的赤足足迹压力图像数据上进行图像检索实验,本文算法检索结果的mAP可以达到0.99,优于传统的哈希算法及常用的深度哈希算法,为足迹的进一步的现场应用提供技术支撑． |
| 关 键 词： | 足迹检索 足迹压力图像 深度中心匹配哈希 深度特征融合 哈希编码 |