基于Feature Forest的图像检索

摘要：

基于语义树(Vocabulary tree)的图像检索方法是效果最好的方法之一,但目前存在的基于Vocabulary tree 的方法都是建立在一种特征上的,当图像库比较大时很难达到理想的效果.基于此,提出一种多特征检索结果的融合框架Feature forest,根据各种特征的检索结果好坏动态确定对应特征树的权值.实验结果证明,相对于单种特征的特征树,该方法有一定的优越性.

关键词：语义树、特征融合、Feature forest 框架、SURF 特征、HOG 特征

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：231-233