计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
21期
231-233
,共3页
语义树%特征融合%Feature forest 框架%SURF 特征%HOG 特征
語義樹%特徵融閤%Feature forest 框架%SURF 特徵%HOG 特徵
어의수%특정융합%Feature forest 광가%SURF 특정%HOG 특정
基于语义树(Vocabulary tree)的图像检索方法是效果最好的方法之一,但目前存在的基于Vocabulary tree 的方法都是建立在一种特征上的,当图像库比较大时很难达到理想的效果.基于此,提出一种多特征检索结果的融合框架Feature forest,根据各种特征的检索结果好坏动态确定对应特征树的权值.实验结果证明,相对于单种特征的特征树,该方法有一定的优越性.
基于語義樹(Vocabulary tree)的圖像檢索方法是效果最好的方法之一,但目前存在的基于Vocabulary tree 的方法都是建立在一種特徵上的,噹圖像庫比較大時很難達到理想的效果.基于此,提齣一種多特徵檢索結果的融閤框架Feature forest,根據各種特徵的檢索結果好壞動態確定對應特徵樹的權值.實驗結果證明,相對于單種特徵的特徵樹,該方法有一定的優越性.
기우어의수(Vocabulary tree)적도상검색방법시효과최호적방법지일,단목전존재적기우Vocabulary tree 적방법도시건립재일충특정상적,당도상고비교대시흔난체도이상적효과.기우차,제출일충다특정검색결과적융합광가Feature forest,근거각충특정적검색결과호배동태학정대응특정수적권치.실험결과증명,상대우단충특정적특정수,해방법유일정적우월성.
