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针对传统的Bo VW模型对图像尺度变化较为敏感的缺点,提出一种改进的Bo VW模型。该方法使用图像的多尺度信息,将图像表示为不同尺度特征,采用多核学习方法优化各尺度特征的相应权重,并用图像检索实验验证该方法的有效性。
基于改进的BoVW模型的图像检索方法研究
【摘 要】
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针对传统的Bo VW模型对图像尺度变化较为敏感的缺点,提出一种改进的Bo VW模型。该方法使用图像的多尺度信息,将图像表示为不同尺度特征,采用多核学习方法优化各尺度特征的相应权重,并用图像检索实验验证该方法的有效性。
【机 构】
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黎明职业大学信息与电子工程学院
【出 处】
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重庆科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年05期
【基金项目】
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福建省教育厅2012年度B类课题“关于计算机图形图像的研究与探讨”（JB12495S）, 黎明职业大学校级课题“基于内容的图像检索的研究与探讨”（LZ2015107）
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