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摘要:
针对视觉词典在图像表示与检索方面的应用需求,本文提出了一种基于多视觉词典与显著性加权相结合的图像检索方法,实现了图像多特征的显著性稀疏表示.该方法首先划分图像为小块,提取图像块的多种底层特征,然后将其作为输入向量,通过非负稀疏编码分别学习图像块多种特征对应的视觉词典,将得到的图像块稀疏向量经过显著性汇总方法引入空间信息并作显著性加权处理,形成整幅图像的稀疏表示,最后采用提出的SDD距离计算方式进行图像检索.在Corel和Caltech通用图像集上进行仿真实验,与单一视觉词典的方法对比,结果表明本文方法能够有效提高图像检索的准确率.
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文献信息
篇名 基于多视觉词典的显著性加权图像检索方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 多视觉词典 非负稀疏编码 显著性加权 相似性度量
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 399-407
页数 9页 分类号 TP391
字数 4934字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2017.02.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张化祥 山东师范大学信息科学与工程学院 73 576 14.0 19.0
5 孔超 山东师范大学信息科学与工程学院 4 33 2.0 4.0
14 生海迪 山东师范大学信息科学与工程学院 3 17 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
多视觉词典
非负稀疏编码
显著性加权
相似性度量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山东省科技攻关计划
英文译名:
官方网址:http://www.sdstc.gov.cn/default/mingxi.jsp?columnid=iroot1032039820&articleid=95260
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导