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为将文档聚类划分的分布式检索方法直接应用于视觉检索领域,提出一种基于潜在主题的分布式视觉检索模型。给出模型框架,包括图像视觉单词的数据集划分方法和图像子集选择方法,以此优化图像分布式检索性能。实验结果表明,该模型在不降低检索准确率的前提下,能优先选择少量的图像子集进行检索,并提高查询的吞吐量。
基于潜在主题的分布式视觉检索模型
【摘 要】
：
为将文档聚类划分的分布式检索方法直接应用于视觉检索领域,提出一种基于潜在主题的分布式视觉检索模型。给出模型框架,包括图像视觉单词的数据集划分方法和图像子集选择方法
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院,中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院研究生院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年24期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60902057）, 国家“973”计划基金资助项目（2009CB320902）
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