基于最小重構誤差的優化局部聚合描述符向量圖像檢索算法
2016-06-28 08:56:26黃秀杰陳靖張運超
計算機應用 2016年6期
黃秀杰 陳靖 張運超
摘 要：針對局部聚合描述符向量（VLAD）模型中對特征軟量化時權重系數的取值不確定性和特征量化誤差較大問題，提出一種具有最小重構誤差的權重系數分配算法。該算法以最小化重構誤差為標準，將具有最小化重構誤差的稀疏編碼的編碼系數作為軟量化VLAD的權重系數。數據庫的圖像檢索測試結果表明，該算法相比主流的VLAD特征編碼算法所得圖像檢索精度可提高10%左右，且有更小的特征重構誤差。
關鍵詞：圖像檢索；重構誤差；稀疏編碼；聚合向量；軟量化
中圖分類號： TP391.41 文獻標志碼：A英文標題
