【摘 要】
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传统基于局部特征表示的图像检索方法在图像特征提取和特征相似性匹配时计算量较大,为此提出一种运用随机算法进行改进的图像检索方法。在图像特征提取方面,通过随机采样获得
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61105058);武汉科技大学大学生科技创新基金研究项目(12ZRA109)
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传统基于局部特征表示的图像检索方法在图像特征提取和特征相似性匹配时计算量较大,为此提出一种运用随机算法进行改进的图像检索方法。在图像特征提取方面,通过随机采样获得数量适当的像素点作为特征点,用SIFT(scale invariant feature transform)算子对随机特征点进行描述以形成图像的有效表示;在特征相似性匹配方面,采用基于随机映射的LSH(locality sensitive hashing)算法为图像特征库建立索引,并用于对所查询图像的局部特征进行高效的近似近邻搜索。实验结果表明,该方法有效降低了图像检索的计算复杂度,提高了检索效率。
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