《表1 不同长度哈希码下的平均检索精度(MAP)》

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《基于卷积神经网络的翻拍图片哈希检索方法》

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图6为本文方法在翻拍广告数据集上Top 6检索结果图。图6中第一列为用户输入的待检索图片，图片从上至下依次主要受图片阴影、图片遮挡、图片倾斜的影响；图中第二列为使用本文检索方法返回的检索结果，检索结果从左至右、从上到下按照与待检索图片的相似度排列。其中，检索结果中左上角的图片是检索系统返回的与待检索图片最相似的图片。从图6中可以看出，使用本文检索方法返回的检索结果中基本都与到检索图片相同或相似，第二行返回六张与查询图片相同的检索结果，第一行和第三行的检索结果中存在于待检索图片不相关的图片。这一方面是因为本文使用预训练的卷积神经网络模型表达能力仍有待提升；另一方面是因为本文使用的翻拍广告数据集中某些类型图片样本较少，模型提取的特征独特性不够。通过完善翻拍图片样本库和提高模型训练次数，会提升模型的特征提取能力和检索精度。