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传统的视觉词典法（Bag of Visual Words，BoVW）具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题，且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果．针对这些问题，本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法．首先，该方法采用精确欧氏位置敏感哈希（Exact Euchdean Locality Sensitive Hashing，E2LSH）对局部特征点进行聚类，生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组；然后，利用查询目标及其周围的