采用SIFT和VLAD特征编码的布匹检索算法

论文摘要

本文提出一种采用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）和局部聚合向量（Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD）特征编码的布匹检索算法。首先,提取图像的SIFT特征,以对图像进行特征表达。但是,每张图像SIFT特征点数量可能不同,导致不同图像的特征向量维度不一致,无法直接进行图像之间的相似度计算。为此,本文进一步对图像的SIFT特征进行VLAD编码,在保证不同图像的特征维度一致的同时,改进SIFT特征对图像的表达能力。在VLAD编码方面,先用K-means聚类算法生成视觉词典;再进行特征向量局部聚合。局部聚合过程包括:首先,计算图像中SIFT特征向量与对应视觉词之间的残差;然后,将每个视觉词相应的残差求和;最后,把各个视觉词上的残差求和值进行串联得到图像的VLAD编码。本文实验采用十次平均的累计匹配特性（Cumulative Match Characteristic,CMC）曲线作为性能指标。结果表明,本文所提出的方法能提高检索速度,且具有较高的识别率,其平均Rank 1识别率达到95.03%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱建清,林露馨,沈飞,曾焕强,蔡灿辉,郑力新

关键词: 布匹检索算法,特征编码,聚类算法,特征,曲线

来源: 信号处理 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

单位: 华侨大学工学院,福州大学数学与计算机科学学院,华侨大学信息科学与工程学院

基金: 国家自然科学基金(61602191,61871434,61401167,61473291,61605048,61372107),福建省自然科学基金(2016J01308),泉州市科技局项目(2018C115R),厦门市科技计划项目(3502Z20173045),华侨大学中青年教师科技创新资助计划(ZQN-PY418,ZQN-YX403,ZQN-PY518),华侨大学科研基金资助项目(16BS108)

分类号: TP391.41;TS108.8

DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.10.013

页码: 1725-1731

总页数: 7

文件大小: 357K

下载量: 91

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