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基于改进的BoVW模型的图像检索方法研究
被引量：
1
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作者
陈瑞文
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2015年第5期77-79,共3页
针对传统的Bo VW模型对图像尺度变化较为敏感的缺点,提出一种改进的Bo VW模型。该方法使用图像的多尺度信息,将图像表示为不同尺度特征,采用多核学习方法优化各尺度特征的相应权重,并用图像检索实验验证该方法的有效性。
关键词
Bo
vw模型
尺度特征
图像检索
多尺度空间
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职称材料
题名
基于改进的BoVW模型的图像检索方法研究
被引量：
1
1
作者
陈瑞文
机构
黎明职业大学信息与电子工程学院
出处
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2015年第5期77-79,共3页
基金
福建省教育厅2012年度B类课题"关于计算机图形图像的研究与探讨"(JB12495S)
黎明职业大学校级课题"基于内容的图像检索的研究与探讨"(LZ2015107)
文摘
针对传统的Bo VW模型对图像尺度变化较为敏感的缺点,提出一种改进的Bo VW模型。该方法使用图像的多尺度信息,将图像表示为不同尺度特征,采用多核学习方法优化各尺度特征的相应权重,并用图像检索实验验证该方法的有效性。
关键词
Bo
vw模型
尺度特征
图像检索
多尺度空间
Keywords
Bag of Visual Word（Bo
vw
） model
scale feature
content-based image retrieval
multiple scale space
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进的BoVW模型的图像检索方法研究
陈瑞文
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2015
1
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