海量近似重复图像检索研究

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1、硕士学位论文海量近似重复图像检索研究作者：王俊强指导教师：唐金辉教授南京理工大学2014年1月Ms．D．DissertationLargeSCalenear-duplicatelmagesearch-o--‘●一JunqianggangSupervisedbyPr吐JinhuiTangNanjingUniversityofScience&TechnologyJanuary,2014声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历

2、而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：2。l牛年弓月26日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：≯烨年多月√日硕士论文海量近似重复图像检索研究摘要随着互联网、数码相机(特别是具有拍照功能的智能手机)和图像编辑工具的快速发展和大规模普及，网络上的图片数量成爆炸式增长。如何在互联网上海量图像中找到用户

3、所需要的图像或者跟图像绑定的其他信息，成为越来越重要和具有挑战性的问题。传统的图像检索大多使用基于文本检索的方法，而文字难以充分表达出图像中包含的丰富信息，而传统的基于内容的图像检索要么鲁棒性不够，检索效果不好，要么检索效率太差，都不能完全满足用户的需求。近十年来，一些优秀的局部特征(如SIFT)和词袋模型(bag—of-visual．words，BOW)的出现和发展，大大推动了基于内容的图像检索的发展。词袋模型特别适合大规模的近似重复图像检索。本文主要研究了基于词袋模型的海量图像检索技术，从SIFT特征、词袋模型和空间关系检查三个方面进行深入研究。在研究的基

4、础上，本文设计并实现了一个海量近似重复图像检索原型系统。该系统在百万级的图像数据库上能够实现实时的图像检索，较为准确地返回图像数据库中与查询图像内容近似重复的图像。借鉴前人提出的一些空间关系检查算法，本文提出了一种新的空间关系检查方法，即强几何一致性(StrongGeometryConsistency，SGC)。该方法充分利用局部特征点的尺度、方向和位置信息对匹配的特征点对进行空间关系检查，快速而准确地滤除错误的匹配，在几个知名数据集上的实验表现优于当前一些主流的方法。本文还提出一种简单而有效的尺度加权(ScaleWeighting，SW)方法．该方法根据局部

5、特征点的尺度进行加权，能有效提高检索的效果。关键词：图像检索，近似重复图像，尺度加权，词袋模型，空间关系检查Abstract硕士论文ThispapermainlystudiesimageretrievaltechniquebasedontheBOWmodel．Basedontheresearch，thispaperdesignsandimplementsanear-duplicateimageretrievalprototypesystem．ThesystemCanseachforimagesinrealtimeononemillionimagedatabas

6、e，returnthenear-duplicatesofthequeryimageaccuratelyintheimagedatabase．Thestate··of-the··artnear-duplicateimagesearchsystemsreplyheavilyonthematchoflocalfeatureslikeSIFT．Independentlymatchinglocalfeaturesacrosstwoimagesignorestheoverallgeometrystructureandthereforemayincurmanyfalsema

7、tches．Toreducesuchmatches，severalgeometryverificationmethodshavebeenproposed．ThispaperintroducesanewgeometryverificationmethodnamedasStrongGeometryConsistency(SGC)，whichusestheorientation，scaleandlocationinformationofthelocalfeaturepointstoaccuratelyandquicklyremovethefalsematches．W

8、ealsoproposeasimple