【摘 要】
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为了解决传统视觉词典模型（bag of visual words model,Bo VWM）中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题
【机 构】
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武警工程大学电子技术系,信息工程大学信息系统工程学院,河南工程学院计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60872142,61301232）, 全军军事学研究生课题资助项目（YJS1062）
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为了解决传统视觉词典模型（bag of visual words model,Bo VWM）中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题。提出一种新的目标检索方法,首先引入精确欧氏位置敏感哈希（exact euclidean locality sensitive hashing,E2LSH）过滤训练图像集中的噪声和相似关键点,提高词典生成效率和质量;然后,引入卡方模型（Chi-square model）移除词典中的视觉停用词增强视觉词典的区分性;
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