基于視覺短語的商品圖像檢索.pdf

1、隨著網(wǎng)上購物的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)百萬張，甚至上億張的不同類別的商業(yè)商品圖片。傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的搜索引擎已經(jīng)逐漸不能滿足用戶的需要。如何有效的利用視覺搜索手段來提供給用戶精確度高、方便快捷的可視化搜索引擎目前仍然是一個(gè)重要的，富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在圖像檢索領(lǐng)域，詞袋模型被廣泛應(yīng)用，結(jié)合倒排文件索引方法索引和檢索數(shù)據(jù)庫圖像能夠大大減少匹配中的候選圖像數(shù)目，實(shí)現(xiàn)更有效的響應(yīng)?；谠~袋模型的搜索圖像檢索中忽略了點(diǎn)特征之間的空間關(guān)系以及邏輯關(guān)系，

2、降低了一定的檢索準(zhǔn)確性。本文中，我們?cè)谠~袋模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合點(diǎn)特征SIFT與區(qū)域特征MSER的不同特性，得到具有更好表達(dá)性的視覺詞匯，以及在空間和邏輯上有緊密關(guān)系的圖像的視覺短語。在文中，我們將在MSER區(qū)域內(nèi)頻繁出現(xiàn)的SIFT特征對(duì)即認(rèn)為兩個(gè)特征之間具有緊密關(guān)系，記為視覺短語。在完成整幅圖像的全局特征匹配前提下，考慮到用戶在購買商品時(shí)不僅會(huì)對(duì)商品的顏色，質(zhì)地等因素有特別要求，同時(shí)也會(huì)對(duì)局部的設(shè)計(jì)感興趣，針對(duì)這一點(diǎn)，我們提出同時(shí)提取圖像