圖像搜索中的緊湊表達(dá).pdf

1、基于內(nèi)容的圖像搜索是經(jīng)典的計(jì)算機(jī)視覺問題。作為一種多媒體搜索技術(shù)，它可幫助用戶在海量數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找相似圖片、獲取圖片相關(guān)信息，還可以整理數(shù)據(jù)庫(kù)、去除重復(fù)圖片等。圖像的表達(dá)在圖像搜索系統(tǒng)中扮演關(guān)鍵角色，直接決定了搜索系統(tǒng)的時(shí)間、空間效率和搜索的準(zhǔn)確性，然而，現(xiàn)有的圖像表達(dá)方式依然不能很好滿足圖像搜索的需求。因此，得到高效準(zhǔn)確的圖像表達(dá)是一項(xiàng)有意義、有挑戰(zhàn)性的工作。
　　本文圍繞“圖像搜索中的緊湊表達(dá)”一題，介紹了三方面研究工作。第一是

2、基于稀疏編碼的特征聚合方法。作者用稀疏編碼作為特征聚合方式，圖片局部特征編碼后合并聚合為定長(zhǎng)向量，以定長(zhǎng)向量作為圖像的表達(dá)。這是該方法首次用于圖像搜索問題。第二是優(yōu)化乘積量化方法，乘積量化方法是近年來提出的向量量化和最近鄰搜索方法，它的核心思想是將全空間量化轉(zhuǎn)為子空間量化，將全空間量化碼書轉(zhuǎn)為子空間碼書的笛卡爾積。作者優(yōu)化了乘積量化的空間分解方法:通過聯(lián)合優(yōu)化空間分解和碼書，大大提高了乘積量化的量化效果。優(yōu)化的乘積量化方法進(jìn)一步壓縮了圖