基于视觉词典和位置敏感哈希的图像检索方法

• 作者: 孙晓峰 彭天强
• 来源期刊: 河南工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 二进制哈希码 视觉词袋模型 局部特征 二进制视觉词典 图像检索
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TN391.4
• 字数: 3795字
• 语种: 中文

摘要

当前视觉词袋（Bag of Visual Word，BoVW）模型中的视觉词典均由 k-means 及其改进算法在原始局部特征描述子上聚类生成，但随着图像数据的迅速增长，在原始局部特征空间中进行聚类存在着运行时间较长和占用内存较大的问题。针对着这些问题，提出了一种基于视觉词典和位置敏感哈希的图像检索方法。首先，选择合适的生成二进制哈希码的哈希算法，将局部特征点保持相似性地映射为二进制哈希码。然后，在二进制哈希码上进行 k-means，生成视觉词为二进制码的视觉词典。最后，用视觉单词的词频向量表示图像内容，根据词频向量对图像进行检索。在 SIFT-1M 和 Caltech-256数据集上的实验结果表明，本方法可以缩短视觉词典生成的时间，占用更少的存储空间，与传统的基于 k-means 的视觉词典算法相比，图像检索性能基本不变。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭天强	河南工程学院计算机学院	14	115	4.0	10.0
2	孙晓峰	河南工程学院国际教育学院	4	13	2.0	3.0