基于視覺(jué)單詞樹(shù)的圖像檢索.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，并且在圖像檢索領(lǐng)域取得了較為顯著的應(yīng)用效果。但是從檢索效率角度來(lái)看，由于檢索數(shù)據(jù)量的不斷增大。傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的圖像檢索方式的弊端也逐漸顯現(xiàn)出來(lái)。致使檢索效率低下，準(zhǔn)確度較低等問(wèn)題。如何提高圖像檢索的效率是基于內(nèi)容的圖像檢索需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文就是針對(duì)這樣的研究背景，對(duì)基于視覺(jué)單詞樹(shù)的圖像檢索方法進(jìn)行了深入的研究和探討。該方法把圖像特征轉(zhuǎn)化為視覺(jué)詞匯并且按照樹(shù)形關(guān)系進(jìn)行存儲(chǔ)

2、，在檢索的過(guò)程中，按照樹(shù)形進(jìn)行遍歷查詢，有效的減少了系統(tǒng)檢索過(guò)程中的系統(tǒng)資源占用，提高了整體圖像檢索的效率。切實(shí)的改善了基于圖像內(nèi)容視頻檢索的效率問(wèn)題。
　　在本文的研究過(guò)程中，本文首先對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了討論，并且在技術(shù)討論的基礎(chǔ)之上，重點(diǎn)論述了視覺(jué)詞匯的建模和學(xué)習(xí)方法。并且利用SIFT特征提取的方法對(duì)圖像的特征進(jìn)行了提取，通過(guò)k-means聚類的方法把提取的特征形成視覺(jué)單詞樹(shù)，并且采用SVM方法對(duì)進(jìn)行了視覺(jué)單詞