基于鲁棒特征挖掘的图像副本检索

被引：2

作者：

张伟 ^{[1
,2
,3
]}

高科 ^{[1
,2
]}

李锦涛 ^{[1
,2
]}

曹岗 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室

[2] 中国科学院计算技术研究所北京市移动计算与新型终端重点实验室

[3] 中国科学院大学

[4] 北京软件产品质量检测检验中心

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2013年 / 25卷 / 06期

关键词：

图像副本检索; 视觉特征检测子; 最稳定极值区域; 鲁棒特征挖掘; 局部敏感哈希;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了提高视觉特征的鲁棒性,提出尺度空间下最稳定极值区域特征的挖掘算法.该算法在尺度空间下检测特征,首先通过分析特征的局部稳定性来挖掘鲁棒的特征,然后对区分力低的特征基于熵值进行过滤;在此基础上,基于尺度空间下最稳定极值区域特征的尺度一致性提出了基于最大匹配尺度的检索算法,可提高局部敏感哈希高维索引的检索性能.与多种已有方法进行比较的结果表明,文中算法的平均检索精度相对提高10%以上,查询效率也有提升.

引用

页码：843 / 851

页数：9

共 4 条

[1]

A comparison of affine region detectors [J].