一种基于词汇树的鞋印图像可伸缩检索方法

摘要：

为了提高在海量、动态变化的鞋印图像数据库中检索鞋印图像精度并降低检索时间,提出了一种基于词汇树的鞋印图像可伸缩检索方法.该方法通过提取鞋印图像的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)局部特征,采用层次性K均值聚类方法生成词汇树.基于词汇树计算查询图像和数据库图像之间的相似性以得到检索结果.在包含9 691幅鞋印图像数据库中进行实验,实验结果表明,与按例检索方法相比,本文方法在查准率上平均提高了9％,在检索时间上平均下降了4.927 s.

关键词：鞋印图像检索、SIFT特征、可伸缩检索、词汇树

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4;TP751.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省教育厅专项科研计划项目14JK1664

在线出版日期：2019-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：54-58