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摘要:
针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了2L归一化.实验结果表明,EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法.
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文献信息
篇名 残差增强的图像描述符
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 图像描述符 层次视觉码书 2L归一化 积量化
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1039-1045
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 5546字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2019.17134
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 管涛 华中科技大学计算机科学与技术学院 31 357 11.0 17.0
2 魏本昌 湖北汽车工业学院电气与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
3 郑丽 湖北汽车工业学院电气与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像描述符
层次视觉码书
2L归一化
积量化
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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
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