基于按类视觉词袋模型与标签投票的图像检索

• 作者: 张旺 陆灏源 顾晓东
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉词袋模型 按类视觉词袋模型 标签投票 图像检索
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 4-7,11
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 3791字
• 语种: 中文

摘要

视觉词袋模型在基于内容的图像检索中已经得到了广泛应用，然而对于自然图像的检索，由于图像目标视角多样、背景复杂、光照多变等原因，传统的视觉词袋模型的检索准确率仍然比较低。提出一种按类视觉词袋模型，即采用按照图像中目标物体的类别进行分组训练视觉词，从而提高视觉词的表征能力，改善检索效果；并根据检索返回图像的标签，以投票方式对查询目标做出判别，辅以标签检索，从而较大地提高了检索结果的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾晓东	复旦大学电子工程系	29	320	12.0	17.0
2	张旺	复旦大学电子工程系	3	6	2.0	2.0
3	陆灏源	复旦大学电子工程系	1	2	1.0	1.0