基于黎曼流形稀疏编码的图像检索算法
针对视觉词袋(Bag-of-visual-words,BOVW)模型直方图量化误差大的缺点,提出基于稀疏编码的图像检索算法.由于大多数图像特征属于非线性流形结构,传统稀疏编码使用向量空间对其度量必然导致不准确的稀疏表示.考虑到图像特征空间的流形结构,选择对称正定矩阵作为特征描述子,构建黎曼流形空间.利用核技术将黎曼流形结构映射到再生核希尔伯特空间,非线性流形转换为线性稀疏编码,获得图像更准确的稀疏表示.实验在Corel1000和Caltech101两个数据集上进行,与已有的图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了更好的检索性能.
稀疏编码、黎曼几何、流形结构、对称正定矩阵、希尔伯特空间、图像检索
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TP3;TP1
国家自然科学基金61201323 资助 Supported by National Natural Science Foundation of China61201323
2017-06-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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