n-words模型下Hesse稀疏表示的图像检索算法

摘要：

论文针对视觉词袋(BOVW)模型放弃图像空间结构的缺点,提出一种基于Hesse稀疏编码的图像检索算法.首先,建立n-words模型,获得图像局部特征表示.n-words模型由一系列连续视觉词获得,是图像特征的一种高级描述.该文从n=1到n=5进行试验,寻找最恰当的n值;其次,将二阶Hesse能量函数融入标准稀疏编码的目标函数,得到Hesse稀疏编码公式;最后,以获得的n-words序列作为编码特征,利用特征符号搜索算法求解最优Hesse系数,计算相似度,返回检索结果.实验在两类数据集上进行,与BOVW模型和已有的算法相比,新算法极大地提高了图像检索的准确率.

关键词：图像检索、稀疏编码、视觉词袋模型、n-words模型、Hesse能量函数

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61201323The National Natural Science Foundation of China 61201323

在线出版日期：2016-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1115-1122