基于按类视觉词袋模型与标签投票的图像检索

视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用,然而对于自然图像的检索,由于图像目标视角多样、背景复杂、光照多变等原因,传统的视觉词袋模型的检索准确率仍然比较低。提出一种按类视觉词袋模型,即采用按照图像中目标物体的类别进行分组训练视觉词,从而提高视觉词的表征能力,改善检索效果;并根据检索返回图像的标签,以投票方式对查询目标做出判别,辅以标签检索,从而较大地提高了检索结果的准确率。