一种基于SIFT的照片查重系统的设计与实现

• 作者: 伍少梅 卢军 徐国栋 杨晓晓 黄健
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 照片查重 SIFT K-means聚类 汉明编码
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 489-494
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3141字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2014.03.14

摘要

传统的图像检索侧重于查找小规模图像库中的图像,对于海量图像库,其检索效率明显降低,难以提取完整的图像信息.针对上述问题,本文设计并实现了一种基于SIFT的照片查重系统.系统利用SIFT特征点四个边缘角度相对独立的特性对特征点进行分类,可大幅减少匹配过程中需要比较的特征点数量,并使用k means算法对每一分类中的特征点进行聚类分析,然后对每一聚类的特征点进行汉明编码.匹配完成后根据特征点位置信息分析照片是否经过PS或者重组等修改.实验结果表明,在海量的图像库中进行查询时,本系统比传统的图像检索系统检索精度高,时间复杂度低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢军	成都信息工程学院软件工程学院	21	94	4.0	9.0
2	伍少梅	四川大学计算机学院	11	40	3.0	6.0
3	黄健	成都信息工程学院软件工程学院	20	177	6.0	13.0
4	杨晓晓	成都信息工程学院软件工程学院	1	3	1.0	1.0
5	徐国栋	成都信息工程学院软件工程学院	1	3	1.0	1.0