【摘 要】
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提出了一种改进的包模型图像检索方法,使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中,通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系,并记录该关系
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提出了一种改进的包模型图像检索方法,使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中,通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系,并记录该关系;图像检索时,搜索检索图像与本底图像特征的对应关系,进而计算与入库图像的关系。该方法仅保存本底图像的局部不变特征,可实现感兴趣区域的图像检索。实验结果表明,该方法在提高图像检索准确性的同时,可以减少所需存储局部不变特征的数量。
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