海量近似重復圖像檢索研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網、數(shù)碼相機（特別是具有拍照功能的智能手機）和圖像編輯工具的快速發(fā)展和大規(guī)模普及，網絡上的圖片數(shù)量成爆炸式增長。如何在互聯(lián)網上海量圖像中找到用戶所需要的圖像或者跟圖像綁定的其他信息，成為越來越重要和具有挑戰(zhàn)性的問題。傳統(tǒng)的圖像檢索大多使用基于文本檢索的方法，而文字難以充分表達出圖像中包含的豐富信息，而傳統(tǒng)的基于內容的圖像檢索要么魯棒性不夠，檢索效果不好，要么檢索效率太差，都不能完全滿足用戶的需求。近十年來，一些優(yōu)秀的局部特征(如

2、SIFT)和詞袋模型(bag-of-visual-words，BOW)的出現(xiàn)和發(fā)展，大大推動了基于內容的圖像檢索的發(fā)展。詞袋模型特別適合大規(guī)模的近似重復圖像檢索。
　　本文主要研究了基于詞袋模型的海量圖像檢索技術，從SIFT特征、詞袋模型和空間關系檢查三個方面進行深入研究。在研究的基礎上，本文設計并實現(xiàn)了一個海量近似重復圖像檢索原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)在百萬級的圖像數(shù)據庫上能夠實現(xiàn)實時的圖像檢索，較為準確地返回圖像數(shù)據庫中與查詢圖像內容近

3、似重復的圖像。
　　借鑒前人提出的一些空間關系檢查算法，本文提出了一種新的空間關系檢查方法，即強幾何一致性（StrongGeometryConsistency，SGC）。該方法充分利用局部特征點的尺度、方向和位置信息對匹配的特征點對進行空間關系檢查，快速而準確地濾除錯誤的匹配，在幾個知名數(shù)據集上的實驗表現(xiàn)優(yōu)于當前一些主流的方法。本文還提出一種簡單而有效的尺度加權(ScaleWeighting，SW)方法.該方法根據局部特征點的尺度