文献类型：期刊文章

作　　者：苗军[1] 崔嵩[2] 段立娟[2] 张璇[2] 许少武[1]

MIAO Jun;CUI Song;DUAN Lijuan;ZHANG Xuan;XU Shaowu(Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research,School of Computer Science,Beijing Information Science and Technology University,Beijing 100101,China;Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)

机构地区：[1]北京信息科技大学计算机学院网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京100101 [2]北京工业大学信息学部,北京100124

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金(No.61650201);北京市自然科学基金(No.4162058;No.4152005)

年　　份：2018

卷　　号：54

期　　号：15

起止页码：192-196

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：词袋模型是图像检索中的一种关键技术。词袋模型中每张图像表示为视觉词在码本中的频率直方图。这样的检索方式忽视了视觉词间对于图像表示很重要的空间信息。提出一种全新的基于最长公共视觉词串的图像检索方法。词串的提取基于视觉词间的拓扑关系,包含很多图像的空间信息。在Holiday数据集上的实验结果表明提出的方法提升了词袋模型的检索效果。

关 键 词：图像检索 词袋模型  最长公共视觉词串  

分 类 号：TN911.73]