基于空间上下文加权词汇树的图像检索方法

• 作者: 朱道广 赵永威 郭志刚
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 词汇树 空间上下文 空间上下文相似度 空间上下文加权
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 1050-1056
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7618字
• 语种: 中文

摘要

基于词汇树的词袋模型( Bag-of-Words)表示算法是目前图像检索领域中的主流算法。针对传统词汇树方法中空间上下文信息缺失的问题，提出一种基于空间上下文加权词汇树的图像检索方法。该方法在词汇树框架下，首先生成SIFT点的空间上下文信息描述。然后利用SIFT点间的空间上下文相似度对SIFT间的匹配得分进行加权，得到图像间的相似度。最后，通过相似度排序完成图像检索。实验结果表明，该方法能够大幅度提高图像检索的性能，同时，对大规模图像库有较好的适用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵永威	信息工程大学信息系统工程学院	8	33	3.0	5.0
2	郭志刚	信息工程大学信息系统工程学院	20	170	6.0	13.0
3	朱道广	信息工程大学信息系统工程学院	3	14	2.0	3.0