【摘 要】
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为了优化基于内容的图像检索方法,提出了一种融合特征来表征图像内容。首先,提取基于RootSift描述子的特征词袋（Bag-of-Features,BoF）表示向量,获得图像的边缘和形状信息;其次,
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201453);山西省自然科学基金(2012011014-4);山西省教育厅专项(20110002)资助
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为了优化基于内容的图像检索方法,提出了一种融合特征来表征图像内容。首先,提取基于RootSift描述子的特征词袋（Bag-of-Features,BoF）表示向量,获得图像的边缘和形状信息;其次,采用基于HSV的颜色词袋（Bag-ofColors,BoC）表示向量来代替传统颜色直方图方法,获取图像的颜色信息;最后,将BoF表示向量和BoC表示向量相融合,形成BoC-BoF特征向量。BoC-BoF特征有效地实现了全局特征和局部特征的融合。两个数据集检索的实验结果表明,该方法比其它方法更加有效。
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