基于局部不變性和顏色恒常性的視覺詞袋模型研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像爆炸式的增長和大數(shù)據(jù)時代的來臨，對圖像分類/檢索提出了更高的要求。圖像分類/檢索關(guān)鍵技術(shù)的研究，尤其是圖像簡化表示方法的研究對大數(shù)據(jù)時代下圖像的高效利用具有重要意義?；谌痔卣鞯谋硎灸Ｐ碗y以表達圖像的內(nèi)容和含義，且無法體現(xiàn)感興趣的局部目標(biāo)。因此，研究基于局部特征的視覺詞袋表示模型，對于圖像分類/檢索技術(shù)具有重要價值。
　　視覺詞袋研究的關(guān)鍵技術(shù)是局部特征算子及特征與視覺詞的映射方法，本文就這兩個關(guān)鍵技術(shù)展開了研究和實驗:

2、r>　　在分析了局部特征的檢測和描述算子基礎(chǔ)上，重點研究了SIFT算法和ORB算法。局部特征實驗表明: ORB的檢測算子FAST可檢測性和速度較理想;ORB的二進制碼串描述子在存儲和計算上比SIFT描述子更有優(yōu)勢，而性能相近;基于灰度的局部特征算子的光照魯棒性較差。
　　考慮到局部特征對光照的敏感性，對顏色恒常性進行了研究。在結(jié)合ORB算法和顏色恒常性基礎(chǔ)上，提出了具有光照魯棒性的二進制碼串描述子—CCORB算法。實驗表明:CCO

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