一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

• 作者: 刘辛 杨俊 杨素锦
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检索 视觉词典法 压缩Fisher向量 位置敏感哈希
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 37-42
• 页数: 6页
• 分类号: TJ630|TP391
• 字数: 4408字
• 语种: 中文

摘要

当前，视觉词典法（BoVW，Bag of Visual Words）是解决目标检索问题的主要方法，但传统的BoVW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题，提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法，该方法首先将Fisher核机制用于目标检索，它能自动降低目标图像背景带来的不利影响，然后，采用位置敏感哈希（LSH，Locality Sensitive Hashing）对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销，使之适用于大规模数据库。实验结果表明，新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容，对大规模目标检索有很好的适用性，且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘辛		15	66	4.0	7.0
2	杨素锦		16	48	4.0	6.0
3	杨俊		12	25	2.0	4.0