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随机亮度差量化的二进制特征描述
随机亮度差量化的二进制特征描述
作者:
庄东晔
张冬明
张勇东
李锦涛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
多媒体技术
局部特征
图像检索
二进制特征
摘要:
目的 传统的基于浮点型向量表示的图像局部特征描述子(如SIFT、SURF等)已经成为计算机视觉研究和应用领域的重要工具,然而传统的高维特征向量在基于内容的大规模视觉检索应用中存在着维度灾难的问题,这使得传统浮点型视觉特征在大规模多媒体数据应用中面临严峻挑战.为了解决浮点型特征的计算复杂度高以及存储空间开销大的问题,越来越多的计算机视觉研究团队开始关注和研究基于二进制表达的局部特征并取得了重要进展.方法 首先介绍了二进制特征的相关工作,并对这些方法进行了分类研究,在此基础上提出了基于亮度差量化的特征描述算法.有别于传统二进制特征描述算法,本文算法首先对图像局部进行随机像素点对采样,并计算像素点对之间的亮度差,通过对亮度差值作二进制量化得到图像的局部二进制特征.结果 本文算法在公共数据集上与目前主流的几种二进制特征提取算法进行了比较评价,实验结果表明,本文二进制特征在特征匹配准确率和召回率上超过目前主流的几种二进制描述子,并且同样具有极高的计算速度和存储效率.结论 通过实验结果验证,本文二进制特征在图像条件发生变化时仍然能保持一定的鲁棒性.
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
随机亮度差量化的二进制特征描述
来源期刊
中国图象图形学报
学科
工学
关键词
多媒体技术
局部特征
图像检索
二进制特征
年,卷(期)
2014,(4)
所属期刊栏目
第9届和谐人机环境联合学术会议专栏
研究方向
页码范围
630-636
页数
7页
分类号
TP301.6
字数
3290字
语种
中文
DOI
10.11834/jig.20140418
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张勇东
中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所
47
927
15.0
29.0
2
李锦涛
中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所
115
2894
31.0
50.0
3
张冬明
中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所
14
131
7.0
11.0
4
庄东晔
中国科学院智能信息处理重点实验室中国科学院计算技术研究所
1
6
1.0
1.0
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(11)
二级引证文献
(15)
2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2012(3)
参考文献(3)
二级参考文献(0)
2014(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2015(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2016(6)
引证文献(3)
二级引证文献(3)
2017(3)
引证文献(1)
二级引证文献(2)
2018(7)
引证文献(0)
二级引证文献(7)
2019(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
多媒体技术
局部特征
图像检索
二进制特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
主办单位:
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国图象图形学学会
北京应用物理与计算数学研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-8961
CN:
11-3758/TB
开本:
大16开
出版地:
北京9718信箱
邮发代号:
82-831
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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