基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型-论文.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001．90812014．04．10计算机应用，2014，34(4)：1172—1176，1226CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．cn文章编号：1001—9081(2014)04—1172．05doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．04．1172基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型董健。(盐城师范学院信息科学与技术学院，江苏盐城224002)(通信作者电子邮箱dongiyeah@

2、yeah．net)摘要：针对传统的视觉词袋模型中视觉词典对底层特征量化时容易引入量化误差，以及视觉单词的适用性不足等问题，提出了基于加权特征空间信息视觉词典的图像检索模型。从产生视觉词典的常用聚类算法入手，分析和探讨了聚类算法的特点，考虑聚类过程中特征空间的特征分布统计信息，通过实验对不同的加权方式进行对比，得出效果较好的均值加权方案，据此对视觉单词的重要程度加权，提高视觉词典的描述能力。对比实验表明，在ImageNet图像数据集上，相对于同源视觉词典，非同源视觉词典对视觉空间的划分影响较小，且基于加权特

3、征空间信息视觉词典在大数据集上更加有效。关键词：图像搜索；视觉词袋模型；加权特征空间信息；视觉词典；聚类算法中图分类号：TP391文献标志码：AImageretrievalmodelbasedonvisualvocabularywithweightedfeaturespaceinformationDONGJian(CollegeofInformationScienceandTechnology,YanChengTeache~University，YanChengJiangSu224002，China)Ab

4、stract：ConcerningthequantizationerrorwhenthelocalfeatureswerequantifiedbythevisualvocabularyintraditionalBag—of-Visual—Word(BoVW)model，animageretrievalmodelbasedonvisualvocabularywithweightedfeaturespaceinformationwasproposed．Consideredtheclusteringmethod

5、whichwasusedtogeneratethevisualcodebook，thestatisticinformationofthefeaturespacewasanalyzedduringtheclusteringproeess．Throughthecomparisonofdifferentweightingmethodsbyexperiments，thebestweightingmethod，meanweightedaverage，wasfoundtoweightthevisualwordstoi

6、mprovethedescriptiveabilityofthecodebook．TheexperimentonImageNetdatasetshowsthat，comparedtohomologousvisualcodebook，non—homologousvisualcodebookhaslessimpactondividingthevisualspace，andtheeffectsoftheweightedfeaturespacebasedvisualcodebookonbigdatasetareb

7、etter．Keywords：imageretrieval；bagofvisualwordmodel；weightedfeaturespace；visualvocabulary；clusteralgorithm识图等。0引言近年来，国内外对图像检索的研究主要集中在对图像的智能终端设备如智能手机、平板电脑，以及数码相机和数底层视觉特征以及全局特征的相关反馈的研究。Haas等码摄像机的普及和便携化，使这些多媒体采集设备已经成为提出了基于感知学习的相关反馈算法；Wang等提出了带人们日常生活中不可缺少的一部分。

8、同时智能终端与互联网重启的随机游走的图像注释提前算法，从其注释中找到相关之间的交互越来越方便，人们大量地使用这些设备来上传、浏视觉特征；针对图像旋转对图像检索造成的影响，朱正礼览和交流拍摄的数字图像。据Intel统计⋯，仅在Flickr上就等”。提出了预计非下采样轮廓变换、灰度共生矩阵和新相似有2000万的图像浏览次数。据统计，截至2011年8月，性度量的旋转不变纹理图像检索算法。受文本领域信息检索Flickr上的图像总数已达