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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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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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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
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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