【摘 要】
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针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法(bag of visual words,BoVW),但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题.针对这些问题,该文提出
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60872142)资助
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针对目标检索问题,常用方案是视觉词典法(bag of visual words,BoVW),但传统的BoVW方法具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题.针对这些问题,该文提出一种基于精确欧氏位置敏感哈希(exact Euclidean locality sensitive Hashing,E2LSH)的目标检索方法.首先,采用E2LSH对训练图像库的局部特征点进行聚类,生成1组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,基于这组词典构建视觉词汇直方图和索引文件,并由tf-idf算法对词频向量重新分配权重;最后,将目标直方图特征与索引文件进行相似性匹配,完成目标检索.实验结果表明,相比于传统方法,该方法较大地提高了检索精度,对大规模数据库有较好的适用性.
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