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文檔簡介
1、移動視覺搜索作為一個新興的研究領(lǐng)域,催生了許多新的問題和挑戰(zhàn),如:在海量圖像數(shù)據(jù)中搜索,將面臨搜索準確率差、搜索時間長的困難;移動互聯(lián)網(wǎng)由于帶寬有限和不穩(wěn)定,上行傳輸圖像將面臨嚴重的延遲問題;移動設(shè)備計算能力和內(nèi)存有限,視覺特征提取實時性有困難等。為此,MPEG標準組織開始著手制定視覺搜索緊湊描述子標準Compact Descriptors of Visual Search(CDVS),期望從描述子緊湊性、可區(qū)分性、可伸縮性以及低復(fù)雜度
2、等四個方面應(yīng)對上述挑戰(zhàn)。
本文以MPEG CDVS技術(shù)框架為基礎(chǔ),針對聚合描述子進行了重點研究,取得了如下創(chuàng)新性成果:
1.提出了一種基于局部特征興趣點排序的選擇性聚合描述子方法。本方法從局部特征興趣點可區(qū)分性的角度,通過興趣點排序淘汰噪聲局部特征,在顯著降低局部特征聚合計算復(fù)雜度的同時,大大增強了聚合描述子的區(qū)分力。實驗結(jié)果表明,本方法在現(xiàn)有聚合描述子的基礎(chǔ)上,檢索性能有了大幅度提升。另外,實驗驗證本方法對于低質(zhì)量
3、JPEG壓縮圖像具有較好的魯棒性。
2.提出了一種基于多碼本學(xué)習(xí)的BoW緊湊零階聚合描述子。為了解決BoW模型視覺詞典規(guī)模過大、內(nèi)存消耗過高、描述子大小無法可伸縮等問題,本方法通過離線學(xué)習(xí)的多個小規(guī)模碼本對局部特征空間進行多次劃分,在降低局部特征量化誤差的同時,實現(xiàn)低內(nèi)存消耗的視覺詞典;然后利用多碼本生成一個自適應(yīng)于查詢圖像的查詢碼本,并用來對局部特征進行編碼,從而得到大小可伸縮的低比特BoW緊湊描述子。在MPEG CDVS的
4、多個標準數(shù)據(jù)集上,與現(xiàn)有算法對比結(jié)果顯示,本方法在獲取可伸縮低比特描述子的同時,視覺詞典內(nèi)存消耗更低,且檢索性能更高。
3.提出了一種基于率失真優(yōu)化的Fisher緊湊高階聚合描述子。本方法首次將描述子可伸縮性作為優(yōu)化目標之一,使用比特約束標量量化算法自適應(yīng)調(diào)整描述子大小,從而滿足不同無線網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求。同時,不同大小的緊湊描述子之間支持快速漢明距離度量,滿足描述子互操作性。特別地,本方法量化過程計算復(fù)雜度很低。與現(xiàn)有算法的實驗
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