A New Book Retrieval Framework Based on Local and Global Image Descriptors

机译：基于局部和全局图像描述符的新书检索框架

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In this paper, we have developed a novel algorithm for book image retrieval that can find test book images accurately and efficiently. In our proposed algorithm, SIFT Vocabulary tree is first used to model the local information and to get the preliminary results. The final result is determined via multi-features joint decision. The multi-features are SIFT density, SIFT distribution histogram, edge histogram and Color Histogram. Experiments on a 30000 dataset have demonstrated the efficiency of our proposed method.

机译：在本文中，我们开发了一种用于书本图像检索的新颖算法，该算法可以准确有效地找到测试书本图像。在我们提出的算法中，首先使用SIFT词汇树对本地信息进行建模并获得初步结果。最终结果是通过多功能联合决策确定的。多种功能包括SIFT密度，SIFT分布直方图，边缘直方图和颜色直方图。在30000个数据集上进行的实验证明了我们提出的方法的有效性。

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来源
《International Conference on Image and Graphics》|2013年|623-627|共5页
会议地点
作者
Gong Xuchao; Li Zongmin; Chen Jinfeng; Zhao Hongjiao;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
SIFT; SIFT Density; SIFT Distribution Histogram; color Histogram; edge Histogram; hierarchic retrieval;

机译：SIFT; SIFT密度; SIFT分布直方图;彩色直方图;边缘直方图;分层检索;

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