基于Feature Forest的图像检索

宋金龙; 胡福乔; 赵宇明

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基于Feature Forest的图像检索

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基于语义树(Vocabulary tree)的图像检索方法是效果最好的方法之一,但目前存在的基于Vocabulary tree 的方法都是建立在一种特征上的,当图像库比较大时很难达到理想的效果.基于此,提出一种多特征检索结果的融合框架Feature forest,根据各种特征的检索结果好坏动态确定对应特征树的权值.实验结果证明,相对于单种特征的特征树,该方法有一定的优越性.

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来源
《计算机工程》 |2010年第21期|231-233|共3页
作者
宋金龙; 胡福乔; 赵宇明;
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作者单位

上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240;

上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240;

上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
语义树; 特征融合; Feature forest 框架; SURF 特征; HOG 特征;

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1. Prediction of hepatic inflammation in chronic hepatitis B patients with a random forest-backward feature elimination algorithm [J] . Ji-Yuan Zhou ,Liu-Wei Song ,Rong Yuan . 世界胃肠病学杂志：英文版 . 2021,第21期
2. 基于深度融合特征的高分辨率遥感图像检索方法 [C] . Wenxin Yin ,尹文昕 ,Yue Zhang . 第五届高分辨率对地观测学术年会 . 2018
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