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仅基于SIFT特征的近似重复图像检索有较高的错误率,无法满足大规模数据的检索精度要求。此文提出了一种基于混合特征的近似重复图像检索方法,该方法将SIFT特征点附近的边缘特征检测结果与SIFT描述子一起,用汉明嵌入的方式生成比特串。对于比特串的匹配结果,使用了一种评分加权方法,提高了结果精度。在Oxford5K数据集上的实验结果表明,该方法有效地提高了SIFT描述子的抗干扰能力,降低了近似重复图像检索的错误率,减少了在线查询所需时间,具有较高的工程应用价值。