| n-words模型下Hesse稀疏表示的图像检索算法 |
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| 引用本文： | 王瑞霞,彭国华.n-words模型下Hesse稀疏表示的图像检索算法[J].电子与信息学报,2016,38(5):1115-1122. |
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| 作者姓名： | 王瑞霞 彭国华 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61201323) |
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| 摘 要： | 论文针对视觉词袋(BOVW)模型放弃图像空间结构的缺点，提出一种基于Hesse稀疏编码的图像检索算法。首先，建立n-words模型，获得图像局部特征表示。n-words模型由一系列连续视觉词获得，是图像特征的一种高级描述。该文从n=1到n=5进行试验，寻找最恰当的n值；其次，将二阶Hesse能量函数融入标准稀疏编码的目标函数，得到Hesse稀疏编码公式；最后，以获得的n-words序列作为编码特征，利用特征符号搜索算法求解最优Hesse系数，计算相似度，返回检索结果。实验在两类数据集上进行，与BOVW模型和已有的算法相比，新算法极大地提高了图像检索的准确率。
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| 关 键 词： | 图像检索 稀疏编码 视觉词袋模型 n-words模型 Hesse能量函数 |
| 收稿时间： | 2015-05-20 |
Hesse Sparse Representation under n-words Model for Image Retrieval |
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| WANG Ruixia,PENG Guohua.Hesse Sparse Representation under n-words Model for Image Retrieval[J].Journal of Electronics & Information Technology,2016,38(5):1115-1122. |
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| Authors: | WANG Ruixia PENG Guohua |
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