基于緊湊表示的移動(dòng)圖像檢索研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和社交媒體的興起，網(wǎng)絡(luò)上的圖像數(shù)量正呈現(xiàn)爆炸式的增長，圖像檢索技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向，同時(shí)針對(duì)移動(dòng)終端上的圖像檢索也在學(xué)術(shù)上和工業(yè)上引起廣泛關(guān)注。由于需要人工標(biāo)注，傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的信息檢索技術(shù)難以滿足用戶的需求，以圖搜圖因其自然的人機(jī)交互方式，成為了當(dāng)前圖像檢索領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。如何快速、精確的檢索到與詢問圖像相似的圖像是當(dāng)前圖像檢索領(lǐng)域的難點(diǎn)。針對(duì)該問題，本文從三個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究:1）圖

2、像的緊湊表示;2）圖像檢索的索引;3）在移動(dòng)終端上的圖像檢索應(yīng)用。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下:
　　1)提出了空間Mini-Hash算法對(duì)圖像進(jìn)行快速檢索。將圖像進(jìn)行空間金字塔表示，在此基礎(chǔ)上，對(duì)得到的每個(gè)層次每個(gè)空間部分的BOW特征表示分別利用Mini-Hash算法進(jìn)行處理，將得到的Mini-Hash函數(shù)形成一組Sketch，通過Sketch進(jìn)行相似圖像檢索。隨后利用二值SIFT算法實(shí)現(xiàn)圖像Re-rank處理，進(jìn)一步提高檢索的精度

3、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了本文所提算法的有效性。
　　2)提出了空間金字塔表示的VLAD圖像特征表示方法。分析了當(dāng)前基于緊湊表示的圖像檢索方法的優(yōu)缺點(diǎn)，研究了具有空間結(jié)構(gòu)信息的具有一階變換的圖像特征表示方法，并針對(duì)VLAD緊湊表示方法進(jìn)行了改進(jìn)，加入了空間金字塔匹配核，然后在圖像庫INRIAHolidaysDataset、OxfordBuildingDataset以及本文建立的地標(biāo)圖像庫Landmark上進(jìn)行了測(cè)試和性能分析。
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