一种基于视觉词袋模型的图像检索方法

• 作者: 汪友生 王雨婷 边航 金铭
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 视觉词袋模型 局部特征提取 特征聚类
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 249-254,321
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.042

摘要

为了提高图像检索的效率,提出一种基于视觉词袋模型的图像检索方法.一方面在图像局部特征提取算法中,使用添加渐变信息的盒子滤波器构造尺度空间,以保留图像更多的细节信息,另一方面在特征表达时仅计算一次特征点圆形邻域内的Haar小波响应,避免了Haar小波响应的重复计算,并在保证描述子旋转不变性的同时做降维处理.同时,以改进k-means对特征库聚类构建加权的视觉词典,基于概率计算的方式选取k-means初始聚类中心,降低了传统k-means聚类效果对初始聚类中心选择的敏感性.实验结果表明该方法比传统方法具有更高的效率,特征提取速度提高48%左右,查准率提高2%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪友生	北京工业大学电子信息与控制工程学院	48	435	11.0	19.0
2	金铭	北京工业大学电子信息与控制工程学院	4	27	3.0	4.0
3	边航	北京工业大学电子信息与控制工程学院	4	71	4.0	4.0
4	王雨婷	北京工业大学电子信息与控制工程学院	5	15	2.0	3.0