基于SVM的BoVW距离度量学习

来源 :信息工程大学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：bestext

【摘要】

：

在视觉单词包模型(bag of visual words,BoVW)模型中,由于特征检测的不足、聚类算法的缺陷及视觉单词的量化误差,用BoVW模型产生的视觉词典中,存在视觉单词同义性和歧义性的问题,因此用BoVW计算图像距离时,效果不太理想。BoVW模型产生的词典规模巨大,学习一个普通矩阵需要的运算量难以接受。针对BoVW模型上述缺陷,文章提出了一种基于SVM的BoVW距离度量学习方法。该方法利用

【作者】

：

吕清秀郭志刚赵永威

【机构】

：

信息工程大学

【出处】

：

信息工程大学学报

【发表日期】

：

2013年05期

【关键词】

：

距离度量学习图像检索支持向量机视觉单词 distance metric learning image retrieval SVM bag of v

【基金项目】

：

科研基金资助项目

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