基于視覺單詞樹的圖像檢索.pdf

1、隨著計算機技術(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。致使檢索效率低下，準(zhǔn)確度較低等問題。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)鍵問題。本文就是針對這樣的研究背景，對基于視覺單詞樹的圖像檢索方法進行了深入的研究和探討。該方法把圖像特征轉(zhuǎn)化為視覺詞匯并且按照樹形關(guān)系進行存儲

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