使用兴趣点局部分布特征及多示例学习的图像检索方法

被引：15

作者：

孟繁杰

郭宝龙

机构：

[1] 西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所

来源：

西安电子科技大学学报 | 2011年 / 38卷 / 02期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

图像检索; 兴趣点; 特征提取; 局部分布特征; 多示例学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于兴趣点的图像检索新方法.在尺度空间中检测兴趣点,依据兴趣点的分布将图像划分成一系列等面积的扇形子区域并提取图像特征.该特征既反映了兴趣点的局部特性,又考虑了兴趣点的空间分布结构,同时对图像旋转、缩放和平移具有不变性.在相关反馈阶段,将图像看作是由各子区域内兴趣点局部特征构成的多示例包,根据用户选择的实例图像生成正包和反包,采用多示例学习算法获得体现图像语义的目标概念.本方法缩小了用户查询中的歧义性,在Corel图像库中进行的实验表明,与其他基于兴趣点的图像检索方法相比,平均检索准确率提高7%以上,可以更准确地查找到用户所需图像.

引用

页码：47 / 53

页数：7

共 7 条

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