发明名称 |
基于视觉词语空间共生性的图像检索方法 |
摘要 |
本发明提供一种基于视觉词语空间共生性的图像检索方法,其步骤包括:统计训练数据库中任意两个视觉词语之间共生的概率,构建视觉词语共生表;提取输入的查询图像的尺度不变特征;在尺度不变特征中随机选择部分特征作为中心特征,对中心特征做精确映射;并在中心特征的仿射不变区域内统计其近邻特征;根据视觉词语共生表和精确映射的结果,利用高阶概率预测器为近邻特征预测候选视觉词语;比较候选词语与尺度不变特征之间的距离,确定最优的视觉词语,进而进行图像检索。本发明利用了视觉词语之间的共生性,能够更加有效、快速的产生视觉词语和进行图像检索。 |
申请公布号 |
CN102799614A |
申请公布日期 |
2012.11.28 |
申请号 |
CN201210199158.7 |
申请日期 |
2012.06.14 |
申请人 |
北京大学 |
发明人 |
史淼晶;徐蕊鑫;许超 |
分类号 |
G06F17/30(2006.01)I |
主分类号 |
G06F17/30(2006.01)I |
代理机构 |
北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 |
代理人 |
余长江 |
主权项 |
一种基于视觉词语空间共生性的图像检索方法,包括下列步骤:1)统计训练数据库中任意两个视觉词语之间共生的概率,构建视觉词语共生表;2)提取输入的查询图像的尺度不变特征;3)在所述尺度不变特征中随机选择部分特征作为中心特征,对所述中心特征做精确映射;并在所述中心特征的仿射不变区域内统计其近邻特征;4)根据所述视觉词语共生表和所述精确映射的结果,利用高阶概率预测器为所述近邻特征预测候选视觉词语;5)比较所述候选视觉词语与所述尺度不变特征之间的距离,确定最优的视觉词语;6)根据所述最优的视觉词语,对所述查询图像进行检索,并返回相关图像。 |
地址 |
100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学 |