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摘要:
针对传统的GVP(Geometry-Preserving Visual Phrases)图像检索算法计算量大、时间复杂度高且不适合处理大规模图像检索等缺点,文章提出了FSF-GVP(Frequency Statistics Feature-Geometry-Preserving Visual Phrases)算法,该方法将词频统计特征和GVP算法相结合,使用GVP排序算法对词频特征统计后的相似结果集进行排序,忽略不相似结果集,极大地提高了检索效率。实验结果表明,FSF-GVP在保证检索准确性的前提下,提高了检索效率,适用于实时大规模图像检索。
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文献信息
篇名 基于词频统计特征和 GVP的大规模图像检索算法研究
来源期刊 集成技术 学科 工学
关键词 图像检索 词袋模型
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 78-84
页数 7页 分类号 TP751
字数 3956字 语种 中文
DOI
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 刘宇 中国科学院深圳先进技术研究院 202 1899 22.0 36.0
2 邓亮 中国科学院深圳先进技术研究院 10 6 1.0 2.0
3 冯良炳 中国科学院深圳先进技术研究院 4 8 2.0 2.0
4 郭耕辰 中国科学院深圳先进技术研究院 2 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2004(1)
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2014(0)
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研究主题发展历程
节点文献
图像检索
词袋模型
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
集成技术
双月刊
2095-3135
44-1691/T
大16开
深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
2012
chi
出版文献量(篇)
677
总下载数(次)
2
总被引数(次)
1808
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