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用于视觉词语生成的概率预测器
  • ISSN号:1006-8961
  • 期刊名称:《中国图象图形学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,100871, [2]微软亚洲搜索技术中心,北京100080
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973)基金项目(2011CB302400); 国家自然科学基金项目(60975014,61121002); 北京市自然科学基金项目(4102024); 深圳基础研究课题(JCYJ20120614152136201)
中文摘要:

视觉词语的产生是基于字袋模型的图像检索中的重要一环:根据已知的视觉词典,查询图像特征被映射到词典中相应的视觉词语。提出一种新的基于空间相关性的快速视觉词语产生算法。统计视觉词典中任意两个词语在数据库中的共生次数,构建视觉词语共生表。利用共生表,建立一种新的概率预测器来辅助预测已知词语的近邻词语。将预测器与快速近似最近邻查找算法结合,在标准图像检索数据库上进行实验测试,相比较传统的树形搜索算法或哈希算法,新算法在时间效率上获得明显提高。

英文摘要:

Visual word generation is a key observation in obtaining the bag-of-visual-words (BOVW) representation fin. image retrieval: query image feaures are mapped to their' visual words according to the pre-elustered codebook. In this paper, we propose a novel generation approach based on the spatial correlation of visual words. A visual word cn-oeeurrence table is constructed in the first step. Given the known visual words, a new probabilistic predictor is then presented to acce-lerate the generation of their" neighboring visual words. We combine the co-occurrence table with the fast libral7 for apprnxi-mate nearest neighbors (FLANN) , and test it on the Oxford dataset. Comparisons with representative approaches suggest the efficiency and effectiveness of the new scheme.

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期刊信息
  • 《数码影像》
  • 主管单位:
  • 主办单位:中国图象图形学学会 中科院遥感所 北京应用物理与计算数学研究所
  • 主编:
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  • 邮编:100088
  • 邮箱:
  • 电话:010-86211360 62378784
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-8961
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3758/TB
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