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基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法
被引量：
5
1
作者
赵永威
郭志刚
+2 位作者
李弼程
高毫林
陈刚
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期2472-2480,共9页
传统的视觉词典法(Bag ofVisual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视...
传统的视觉词典法(Bag ofVisual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法.首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing,E2LSH)对局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,利用查询目标及其周围的视觉单元构造包含上下文语义信息的目标模型;最后,引入K-L散度(Kullback-Leibler divergence)进行相似性度量完成目标检索.实验结果表明,新方法较好地提高了目标对象的可区分性,有效地提高了检索性能.
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关键词
目标检索
上下文语义信息
精确欧氏位置敏感哈希
随机化视觉词典组
K-L散度
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职称材料
题名
基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法
被引量：
5
1
作者
赵永威
郭志刚
李弼程
高毫林
陈刚
机构
解放军信息工程大学信息系统工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期2472-2480,共9页
基金
国家自然科学基金(No.60872142)
全军军事学研究生课题资助项目
文摘
传统的视觉词典法(Bag ofVisual Words,BoVW)具有时间效率低、内存消耗大以及视觉单词同义性和歧义性的问题,且当目标区域所包含的信息不能正确或不足以表达用户检索意图时就得不到理想的检索结果.针对这些问题,本文提出了基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法.首先,该方法采用精确欧氏位置敏感哈希(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing,E2LSH)对局部特征点进行聚类,生成一组支持动态扩充的随机化视觉词典组;然后,利用查询目标及其周围的视觉单元构造包含上下文语义信息的目标模型;最后,引入K-L散度(Kullback-Leibler divergence)进行相似性度量完成目标检索.实验结果表明,新方法较好地提高了目标对象的可区分性,有效地提高了检索性能.
关键词
目标检索
上下文语义信息
精确欧氏位置敏感哈希
随机化视觉词典组
K-L散度
Keywords
object
retrieval
contextual
semantic
information
exact
Euclidean
locality
sensitive
hashing
randomized
visual
vocabularies
Kullback-Leibler
divergence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机化视觉词典组和上下文语义信息的目标检索方法
赵永威
郭志刚
李弼程
高毫林
陈刚
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
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