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题名基于文本和内容的图像检索算法
被引量：8
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作者
顾昕
张兴亮
王超
陈思媛
方正
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机构
厦门大学机电工程系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A02期280-282,313,共4页
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基金
中央高校基本科研业务专项资金资助项目(2013121018)
福建省自然科学基金资助项目(2012J01413)
大学生创新创业训练项目(DC2014009)
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文摘
为了提高图像检索的效率,提出一种基于文本和内容的图像检索算法。该算法采用稠密的尺度不变特征转换(DSIFT)构造视觉单词的方式来描述图像内容,依据基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的图像自动标注方法获取的视觉语义对查询图像进行初步检索,在此结果集上对筛选出的语义相关图像按内容相似度排序输出。在数据集Corel1000上的实验结果表明,该算法能够实现有效的图像检索,检索效率优于单一的基于内容的图像检索算法。
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关键词
图像检索
稠密的尺度不变特征转换
概率潜在语义分析
自动标注
视觉语义
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Keywords
image retrieval
dense scale-invariant feature transform （dsift）
Probabilistic Latent Semantic Analysis（PLSA）
automatic annotation
visual semantic
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于棒状像素的前景障碍物识别算法
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作者
胡福志
权悦
国海
张平娟
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机构
安徽科技学院电气与电子信息工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第8期161-164,共4页
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基金
安徽省高等学校科研项目(2022AH040234)。
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文摘
障碍物分类是智能交通应用的核心功能。本文提出了一种探测和识别道路场景下车辆与行人的算法。首先,建立棒状像素(Stixel)并由图像坐标转换至世界坐标,投影生成鸟瞰图;然后,借助聚类算法,得到原图像中待识别区域;之后,提取灰度稠密尺度不变特征变换(gray-DSIFT)特征并利用费歇尔向量(FV)编码;最后,选用随机森林(RF)分类器区分前向车辆与行人。实验结果表明:提出的方法能够有效地区分前景障碍物中出车辆与行人,提高了前期探测障碍物的效率。
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关键词
棒状像素
障碍物分类
灰度稠密尺度不变特征变换
费歇尔向量
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Keywords
Stixel
obstacle classification
gray-dense scale invariant feature transform(gray-dsift)
Fisher vector(FV)
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分类号
TP368.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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