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国家自然科学基金(61272202)

作品数:2 被引量:5H指数:1
相关作者:管涛更多>>
相关机构:华中科技大学湖北汽车工业学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇图像
  • 1篇码书
  • 1篇描述符
  • 1篇归一化
  • 1篇BOF
  • 1篇ED
  • 1篇HASHIN...
  • 1篇INDEX
  • 1篇L2
  • 1篇残差
  • 1篇-B
  • 1篇AS

机构

  • 1篇湖北汽车工业...
  • 1篇华中科技大学

作者

  • 1篇管涛

传媒

  • 1篇计算机辅助设...
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
High-dimensional indexing technologies for large scale content-based image retrieval: a review被引量:4
2013年
The boom of Internet and multimedia technology leads to the explosion of multimedia information, especially image, which has created an urgent need of quickly retrieving similar and interested images from huge image collections. The content-based high-dimensional indexing mechanism holds the key to achieving this goal by efficiently organizing the content of images and storing them in computer memory. In the past decades, many important developments in high-dimensional image indexing technologies have occurred to cope with the 'curse of dimensionality'. The high-dimensional indexing mechanisms can mainly be divided into three categories: tree-based index, hashing-based index, and visual words based inverted index. In this paper we review the technologies with respect to these three categories of mechanisms, and make several recommendations for future research issues.
Lie-fu AIJun-qing YUYun-feng HETao GUAN
残差增强的图像描述符被引量:1
2019年
针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L2归一化.实验结果表明,EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法.
魏本昌郑丽管涛
共1页<1>
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