面向移動可視搜索的描述符生成和壓縮算法研究.pdf

1、目前，移動可視搜索研究主要是基于客戶端-服務(wù)器模式，將圖像特征上傳到遠(yuǎn)程服務(wù)器進(jìn)行查詢，從而完成目標(biāo)識別。但這種模式對網(wǎng)絡(luò)實時傳輸依賴性較強(qiáng)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)擁塞時，會出現(xiàn)查詢速度很慢甚至無法查詢的問題。因此，本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于單機(jī)模式的移動可視搜索系統(tǒng)。
　　針對傳統(tǒng)視覺詞匯樹體積較大的問題，提出通過殘差量化樹構(gòu)建視覺詞索引，并利用殘差量化進(jìn)行編碼的方法，大大節(jié)約了存儲空間。針對生成的圖像描述符占用空間較大，無法在手機(jī)上直接存儲的問題，

2、對Boosting算法進(jìn)行改進(jìn)，并給出了利用改進(jìn)后算法實現(xiàn)圖像描述符降維的方案。針對城市圖像數(shù)據(jù)集規(guī)模較大，無法直接檢索的問題，提出根據(jù)圖像GPS進(jìn)行分區(qū)，并建立倒排索引的方法，大大縮小了檢索范圍。
　　實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的詞袋描述符生成方法，在保持詞袋描述符生成速度和檢索性能的同時，顯著減少了生成詞袋描述符所需存儲空間，使其可以在移動設(shè)備上直接生成；改進(jìn)后的降維算法，在保持檢索準(zhǔn)確率的同時，有效壓縮了圖像描述符，使其可以在手機(jī)