本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)希爾伯特掃描和詞袋的圖像檢索

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【摘要】：提出一種自適應(yīng)希爾伯特掃描方法用于解決圖像檢索中使用詞袋模型丟失空間信息的問題。該方法通過分析特征在圖像中的分布來計算在越來越精細的分辨率下每個希爾伯特路徑的權(quán)重,從而為每張圖像選擇最優(yōu)的掃描路徑。探討了基于希爾伯特掃描樹的構(gòu)建過程并對其優(yōu)缺點進行了分析,該方法能夠?qū)D像特征的空間信息有效地加載到樹的每個節(jié)點上。然后基于局部特征在圖像空間的分布提出一種多層次的自適應(yīng)希爾伯特掃描策略。得益于此方法,在之后為圖像建立的基于希爾伯特樹形結(jié)構(gòu)上,物體的空間信息將被保存得更加準(zhǔn)確,從而有利于快速重建物體輪廓。在Caltech-256數(shù)據(jù)庫上進行了大量對比實驗,實驗結(jié)果表明該方法具有更高的檢索準(zhǔn)確率。
【作者單位】： 上海大學(xué)計算機工程與科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 希爾伯特掃描 圖像檢索 詞袋 特征表示
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(61471232)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1概述近年來,大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中相似圖像檢索受到越來越多的關(guān)注。給出一張檢索圖像,目的是從數(shù)據(jù)庫中檢索出與其包含相同物體或場景的圖像。一個大規(guī)模檢索系統(tǒng)必須考慮三個因素:檢索準(zhǔn)確率、內(nèi)存使用和效率。目前大部分先進的檢索技術(shù)都是基于詞袋模型(Bag-Of-Features,BOF)[1]

【相似文獻】

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2 王sョ，

本文編號：914851