【摘 要】
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目的随着图像检索所依赖的特征愈发精细化,在提高检索精度的同时,也不可避免地产生众多非相关和冗余的特征。针对在大规模图像检索和分类中高维度特征所带来的时间和空间挑战,从减少特征数量这一简单思路出发,提出了一种有效的连通图特征点选择方法,探寻图像检索精度和特征选择间的平衡。方法基于词袋模型(bag of words, BOW)的图像检索机制,结合最近邻单词交叉核、特征距离和特征尺度等属性,构建包含若干
【机 构】
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广西财经学院教务处,南宁 530003;广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,桂林 541004;广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,桂林 541004;广西财经学院信息与统计学院,
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目的随着图像检索所依赖的特征愈发精细化,在提高检索精度的同时,也不可避免地产生众多非相关和冗余的特征。针对在大规模图像检索和分类中高维度特征所带来的时间和空间挑战,从减少特征数量这一简单思路出发,提出了一种有效的连通图特征点选择方法,探寻图像检索精度和特征选择间的平衡。方法基于词袋模型(bag of words, BOW)的图像检索机制,结合最近邻单词交叉核、特征距离和特征尺度等属性,构建包含若干个连通分支和平凡图的像素级特征分离图,利用子图特征点的逆文本频率修正边权值,从各连通分量的节点数量和孤立
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