【摘 要】
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局部聚合描述子向量(vector of locally aggregated descriptors, VLAD)是一种硬编码方式,会导致较大的量化损失。为了解决此问题,提出了一种基于内积加权的VLAD编码(inner product weighted vector of locally aggregated descriptors, IPWVLAD),它是一种软编码方式,为图像中的每个描述子寻找
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏省大数据安全与智能处理重点实验室,南京邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61906098,61701258)
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局部聚合描述子向量(vector of locally aggregated descriptors, VLAD)是一种硬编码方式,会导致较大的量化损失。为了解决此问题,提出了一种基于内积加权的VLAD编码(inner product weighted vector of locally aggregated descriptors, IPWVLAD),它是一种软编码方式,为图像中的每个描述子寻找若干个近邻的基向量,并采用内积编码的方式生成权重信息添加到累积残差中。对于最近邻的基向量和描述子之间的残
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