大規(guī)模人臉圖像檢索研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著經(jīng)濟社會和互聯(lián)網(wǎng)技術的迅猛發(fā)展,數(shù)字媒體技術日新月異,計算機視覺領域發(fā)生著翻天覆地的變化,智能信息得到廣泛應用和發(fā)展,與此同時伴隨而來的是海量圖像數(shù)據(jù)。面對龐大的圖像資源,如何從中精確、快速地檢索出用戶感興趣的圖像信息成為一個極具現(xiàn)實意義和理論價值的課題。大規(guī)模人臉圖像檢索作為其中一個具體應用,具有重要的研究價值。
  由于實驗條件的限制,本課題針對含有20萬人臉圖像的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行相關設計和實驗。在此研究基礎上,本系統(tǒng)可以推

2、廣到更大規(guī)模的人臉圖像檢索。大規(guī)模人臉圖像檢索系統(tǒng)的目標是給定一張待檢索的人臉圖像,從大規(guī)模人臉圖像數(shù)據(jù)庫中查找出與待檢索圖像具有相同或者相似特征的人臉圖像。檢索系統(tǒng)的效果與人臉圖像特征編碼的質(zhì)量和索引的設計等有著很大的關系。傳統(tǒng)的人臉圖像檢索系統(tǒng)在特征編碼、檢索速度和精度等方面效果不理想,特征編碼向量的維度較高,占用很大的內(nèi)存空間,往往會引起―維度災難‖;隨著圖像規(guī)模的增加,人臉圖像的檢索速度等明顯下降。針對以上不足以及結合實驗室項目

3、需求,本人對大規(guī)模人臉圖像檢索相關知識進行調(diào)研和學習,最終完成了大規(guī)模人臉圖像檢索系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)。相比之前的系統(tǒng),本系統(tǒng)在以下方面得到了改善:圖像編碼會占用較少的內(nèi)存空間,圖像檢索效果在多參照重排操作下得到更好的保證。本文主要內(nèi)容如下:
  1.人臉圖像特征編碼。對提取的局部特征向量進行編碼,方便人臉圖像相似度的計算以及內(nèi)存空間的有效利用。在本文中采用了改進的VLAD方法對提取的特征向量進行聚合,使得生成的聚合描述符具有更強的降

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