基于潜在主题的分布式视觉检索模型

• 作者: 李冰 林杰 段凌宇 陈宜明 黄艳 黄铁军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式检索 视觉检索 词袋模型 图像数据集划分 图像数据集选择 潜在主题
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 146-151
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 6429字
• 语种: 中文

摘要

为将文档聚类划分的分布式检索方法直接应用于视觉检索领域,提出一种基于潜在主题的分布式视觉检索模型.给出模型框架,包括图像视觉单词的数据集划分方法和图像子集选择方法,以此优化图像分布式检索性能.实验结果表明,该模型在不降低检索准确率的前提下,能优先选择少量的图像子集进行检索,并提高查询的吞吐量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冰	北京大学信息科学技术学院	67	409	12.0	16.0
3	黄艳	中国科学院沈阳计算技术研究所	34	492	12.0	21.0
9	黄铁军	北京大学信息科学技术学院	37	310	10.0	17.0
10	林杰	北京大学信息科学技术学院	9	63	4.0	7.0
11	段凌宇	北京大学信息科学技术学院	3	12	2.0	3.0
12	陈宜明	北京大学信息科学技术学院	1	4	1.0	1.0