【摘 要】
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针对视觉词袋（Bag—of-visual—words，BOVW）模型直方图量化误差大的缺点，提出基于稀疏编码的图像检索算法由于大多数图像特征属于非线性流形结构，传统稀疏编码使用向量空间对其度
【机 构】
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西北工业大学理学院,陕西科技大学文理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201323)资助~~
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针对视觉词袋（Bag—of-visual—words，BOVW）模型直方图量化误差大的缺点，提出基于稀疏编码的图像检索算法由于大多数图像特征属于非线性流形结构，传统稀疏编码使用向量空间对其度量必然导致不准确的稀疏表示．考虑到图像特征空间的流形结构，选择对称正定矩阵作为特征描述子，构建黎曼流形空间．利用核技术将黎曼流形结构映射到再生核希尔伯特空间，非线性流形转换为线性稀疏编码，获得图像更准确的稀疏表示．实验在Corel1000和Caltech101两个数据集上进行，与已有的图像检索算法对比，提出的图像检索算
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