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基于二维云模型过滤的重复图像发现
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:北京邮电大学学报
  • 时间:2014.4.1
  • 页码:60-65
  • 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]北京邮电大学灾备技术国家工程实验室, [2]郑州轻工业学院, [3]中国科学院信息工程研究所, [4]国家计算机网络应急技术处理协调中心
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61202067,61271275,61003260);国家高技术研究发展计划项目(2013AA01A213,2013AA013204,2013AA013205,2012AA012803)
  • 相关项目:云计算环境下键值存储系统查询优化技术研究
中文摘要:

针对传统的重复图像发现技术无法保证图像检索的扩展性和精确性,提出了一种基于二维云模型过滤的重复图像发现方法.该方法在词袋模型的基础上,首先将汉明嵌入精炼后的匹配描述子映射为二维空间中的点,然后通过云模型计算二维点分布的不确定性以剔除分布波动较大的候选图像,最后根据投票得分进行图像排名.实验结果表明,新提出的方法不仅能保持弱几何一致性约束算法适合大规模图像检索的优点,而且还显著提高了重复图像发现的精度.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684