摘要
由于特征有限,传统基于欧式距离的压缩域检索性能并不理想。本文引入距离度量学习技术,研究压缩域图像检索,提出了一种基于距离度量学习的离散余弦变换(DCT)域联合图像专家小组(JPEG)图像检索方法。首先,提出了一种更有效的DCT域特征提取方法;其次,运用距离度量学习技术训练出一个更加有效的度量矩阵进行检索。在Corel5000上的图像检索实验表明,新方法有效提高了检索准确度。
Due to limited features extracted from compression domain, the conventional Euclidean distance based retrieval performance in compressed-domain is not satisfactory. The Distance Metric Learning（DML） is introduced to compressed-domain images retrieval and a DML based Discrete Cosine Transform（DCT） domain retrieval for Joint Photographic Experts Group（JPEG） images is developed. Firstly, we propose a more effective DCT domain features extraction method, and then the DML is applied to train a more efficient metric matrix for retrieval. Retrieval experiment on Corel5000 images database demonstrates that the approach proposed can effectively improve the retrieval accuracy.
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2014年第1期112-118,共7页
Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology
基金
全军军事学研究生课题资助项目(YJS1062)
关键词
距离度量学习
图像检索
离散余弦变换域
联合图像专家小组图像
Distance Metric Learning
images retrieval
Discrete Cosine Transform domain
Joint Photographic Experts Group
作者简介
吕清秀（1985-）,男,甘肃省环县市人,在读硕士研究生,主要研究方向为智能信息处理、图像检索.email：lv_q_x@163.com.
李弼程（1971-）,男,湖南省湘潭市人,博士,教授,主要研究方向为智能信息处理.
高毫林（1979-）,男,河南省新郑市人,在读博士研究生,主要研究方向为智能信息处理.
