特征点显著性约束的图像检索方法

发布时间：2017-08-07 23:13

  本文关键词：特征点显著性约束的图像检索方法

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【摘要】：图像检索的Bag of Words体系存在量化后的视觉词影响局部特征的辨别能力并且缺乏特征之间空间关系的缺点,影响检索效率。针对复杂背景的目标查询,提出了融合显著性信息的图像检索方法和基于显著特征点空间距离比的后验证方法。首先,提取图像显著目标区域,使用空间金字塔模型进行图像检索。然后,利用查询图像与检索图像匹配的显著特征对,计算任意两对显著特征点的距离比,保留满足阈值的比值,并求和,用以重新排序结果图像,得到最终的检索结果。实验结果表明:该方法显著提高了检索的精确度,并减少了几何验证过程的运算时间。
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【关键词】： 图像检索 BoW模型 空间金字塔 几何验证 显著性
【基金】：国家自然科学基金项目(61101155) 吉林省自然科学基金项目(201215045;20140101184JC)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 长春130012)0引言目前大部分图像检索系统都是基于Bag ofWords(BoW)模型实现[1,2]。该模型将数据库所有图像的局部特征量化为视觉词,然后建立直方图进行比较。但是量化后的视觉词通常降低了局部特征的辨别能力,并且也不具备特征间的几何关系,影响检索的准确率。为了提高检索准

【共引文献】

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本文编号：637185