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子区域视觉短语稀疏编码的图像检索
1
作者
王瑞霞
彭国华
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期721-726,共6页
针对BOVW模型忽略图像特征空间排列导致量化误差较大的缺点,利用角点和特征点对图像进行区域分割,结合区域的空间排列信息,提出一种多通道融合的图像检索方法。其主要思想是将子区域编码和特征空间排列直方图结合组建视觉短语,这种构造...
针对BOVW模型忽略图像特征空间排列导致量化误差较大的缺点,利用角点和特征点对图像进行区域分割,结合区域的空间排列信息,提出一种多通道融合的图像检索方法。其主要思想是将子区域编码和特征空间排列直方图结合组建视觉短语,这种构造方式在减少编码误差的同时还能更好地保留局部空间信息。首先,利用稀疏编码保留局部信息的高效性对提取的子区域进行编码;其次,利用特征的空间位置关系,计算子区域内的特征空间排列直方图;利用区域编码和特征排列直方图构建视觉短语;最后,结合BOVW模型的鲁棒性,统计视觉短语直方图用于图像检索。实验结果表明,该检索方法不仅比BOVW和SPMBOVM有更好的检索准确率,而且其编码过程稳定,误差较小。
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关键词
角点
bovw
模型
视觉短语
稀疏编码
图像检索
SPM模型
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职称材料
题名
子区域视觉短语稀疏编码的图像检索
1
作者
王瑞霞
彭国华
机构
西北工业大学理学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期721-726,共6页
基金
国家自然科学基金(61201323)资助
文摘
针对BOVW模型忽略图像特征空间排列导致量化误差较大的缺点,利用角点和特征点对图像进行区域分割,结合区域的空间排列信息,提出一种多通道融合的图像检索方法。其主要思想是将子区域编码和特征空间排列直方图结合组建视觉短语,这种构造方式在减少编码误差的同时还能更好地保留局部空间信息。首先,利用稀疏编码保留局部信息的高效性对提取的子区域进行编码;其次,利用特征的空间位置关系,计算子区域内的特征空间排列直方图;利用区域编码和特征排列直方图构建视觉短语;最后,结合BOVW模型的鲁棒性,统计视觉短语直方图用于图像检索。实验结果表明,该检索方法不仅比BOVW和SPMBOVM有更好的检索准确率,而且其编码过程稳定,误差较小。
关键词
角点
bovw
模型
视觉短语
稀疏编码
图像检索
SPM模型
Keywords
calculations, clustering algorithms, combinatorial optimization, data fusion, errors, flowcharting,functions, image coding, image retrieval, image segmentation, mathematical operators, MATLAB,mean square error, pixels, robust control, schematic diagrams, stability
corner
,
bovw(bag-of-vis-ual-words) model
,
visual phrase
,
sparse code
,
spatial pyramid match model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
子区域视觉短语稀疏编码的图像检索
王瑞霞
彭国华
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
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