【摘 要】
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针对局部聚合描述子向量(vector of locally aggregate descriptor,VLAD)的图像检索能力还有待提高的问题,提出利用尺度不变特征变换描述子(scale invariant feature transfo
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,中国科学院应用光学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61101155);吉林省发展和改革委员会产业创新专项(2016C035);吉林省青年科研基金项目(20150520063JH);中国博士后基金项目(2015M571363);应用光学国家重点实验室开放基金项目(20173660)
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针对局部聚合描述子向量(vector of locally aggregate descriptor,VLAD)的图像检索能力还有待提高的问题,提出利用尺度不变特征变换描述子(scale invariant feature transform,SIFT)描述子的位置信息对VLAD描述子进行补充的图像检索算法。本文提出位置信息熵,用以对SIFT描述子的位置信息进行描述,并将位置信息熵添加到VLAD中,并在多个公开数据集上进行实验。码本大小为256时,在Holidays数据上该方法能有效地将VLAD的m AP值由0.510提升至0.733,在Oxford5k数据上该方法能有效地将归一化VLAD的m AP值由0.287提升至0.559。实验结果表明,利用位置信息熵能有效提升VLAD的图像检索能力。
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