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重要的，富有挑戰(zhàn)性的任務。在圖像檢索領域，詞袋模型被廣泛應用，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，實現(xiàn)更有效的響應。基于詞袋模型的搜索圖像檢索中忽略了點特征之間的空間關系以及邏輯關系，

2、降低了一定的檢索準確性。本文中，我們在詞袋模型的基礎上，結(jié)合點特征SIFT與區(qū)域特征MSER的不同特性，得到具有更好表達性的視覺詞匯，以及在空間和邏輯上有緊密關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特征對即認為兩個特征之間具有緊密關系，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不僅會對商品的顏色，質(zhì)地等因素有特別要求，同時也會對局部的設計感興趣，針對這一點，我們提出同時提取圖像