基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法

• 作者: 李弼程 赵永威 郭志刚 陈刚 高毫林
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检索 上下文语义信息 精确欧氏位置敏感哈希 随机化视觉词典组 K-L散度
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2472-2480
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6803字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2012.12.019

摘要

传统的视觉词典法(Bag of Visual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法.首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing,E2LSH)对局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组；然后,利用查询目标及其周围的视觉单元构造包含上下文语义信息的目标模型；最后,引入K-L散度(KullbackLeibler divergence)进行相似性度量完成目标检索.实验结果表明,新方法较好地提高了目标对象的可区分性,有效地提高了检索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程	解放军信息工程大学信息系统工程学院	77	636	13.0	22.0
2	陈刚	解放军信息工程大学信息系统工程学院	9	66	4.0	8.0
3	郭志刚	解放军信息工程大学信息系统工程学院	11	132	5.0	11.0
4	高毫林	解放军信息工程大学信息系统工程学院	9	25	3.0	5.0
5	赵永威	解放军信息工程大学信息系统工程学院	4	21	3.0	4.0