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结合VLAD特征和稀疏表示的图像检索
  • ISSN号:1000-0801
  • 期刊名称:《电信科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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:宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.61271399); 浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F010001); 宁波市自然科学基金资助项目(No.2016A610091)
中文摘要:

为了实现快速准确的图像检索目标,提出一种结合VLAD(局部聚合描述符)特征和稀疏表示的图像检索方法。首先,根据图像具有结构细节丰富、局部视觉特征差异明显的特点,提取图像的局部旋转不变SURF特征,并采用局部聚合描述符方法,构造具有旋转不变性的图像VLAD特征,然后将VLAD特征与稀疏表示相结合,设计基于稀疏表示的相似性检索度量准则,实现图像的查询检索。实验结果表明,提出方法在查准率(precision)及平均归一化修正检索排序等指标上,均优于其他几种典型方法 ,并具有较高的计算效率。

英文摘要:

In order to achieve the goal of fast and accurate image retrieval, an image retrieval method combining VLAD(vector of locally aggregated descriptor) feature and sparse representation was proposed. Firstly, according to the characteristics of rich structure details and obvious differences for local visual features in image, the local rotation invariant SURF feature of the image was extracted, and the local VLAD feature of the image with rotation invariance was constructed by the local aggregation descriptor method. Then, the VLAD feature was combined with the sparse representation(SR) to design the similarity retrieval metric based on SR, thus the retrieval of the image could be realized.The experimental results show that, proposed method outperforms the compared methods in terms of precision, average normalize modified retrieval rank(ANMRR) and other indicators, and it also has higher computational efficiency.

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期刊信息
  • 《电信科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会 人民邮电出版社
  • 主编:韦乐平
  • 地址:北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:dxkx@ptpress.com.cn
  • 电话:010-81055443
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0801
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2103/TN
  • 邮发代号:2-397
  • 获奖情况:
  • 获第二届全国优秀科技期刊评比三等奖(1997年),获中国科协优秀科技期刊二等奖(1997年),在第四次邮电科技期刊质量检查评比中荣获优秀科技...,国家新闻出版总署将《电信科学》列为“中国期刊方...,获第三届中国科技优秀科技期刊奖三等奖(2002年),在第五次通信行业科技期刊质量检查评比中荣获优秀...,在第六次通信行业科技期刊质量检查评比中荣获优秀...,2008年再次入选《中文核心期刊要目总览》,2009年入选中国科技论文统计
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:12435