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针对当前常用的局部特征算子,提出广义的局部图像距离函数用于计算图像间的距离.广义局部图像距离函数主要由2部分组成:特征到图像的距离以及图像到图像的距离.其中图像到图像的距离定义为特征到图像距离的线性组合.特征到图像的距离与该特征在图像中的k个最邻近特征距离相关,在不同的约束假设下具有不同的表达形式.该距离函数可以通过求解基于相对约束的二次优化问题进行学习.学习后的距离函数通过Adaboost方法集成为强分类器用于图像分类.广义局部图像距离函数克服了简单线性距离函数下特征统计信息丢失的问题,实验数据证