基于稀疏低秩描述的图像检索方法

• 作者: 岳晓冬 陈刚 陈宇飞
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 基于内容的图像检索 稀疏低秩描述 特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 302-305
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4695字
• 语种: 中文

摘要

使用颜色、形状、纹理等特征的基于内容的图像检索技术,将图像看作向量空间中的点,通过计算两点之间的某种距离来衡量图像间的相似度,然而在提取图像特征时相同类型的图像会出现不一致的特征,极大地影响了检索算法的准确率.针对该问题,提出一种稀疏低秩描述的多特征图像检索方法.通过对图像集的稀疏低秩描述,保持了相同类别特征的全局结构,同时也降低了对于局部噪声的敏感度,增强了检索算法的鲁棒性.在Corel图像集上的检索实验结果表明,该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更好的检索效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈刚	同济大学企业数字化技术教育部工程研究中心	25	380	9.0	19.0
2	岳晓冬	上海大学计算机工程与科学学院	19	121	8.0	10.0
3	陈宇飞	同济大学企业数字化技术教育部工程研究中心	4	23	3.0	4.0