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基于潜在主题的分布式视觉检索模型

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Distributed Visual Retrieval Model Based on Potential Theme
作者:
陈宜明;段凌宇;黄艳;李冰;林杰;...
作者机构:
[陈宜明; 段凌宇; 李冰; 林杰; 黄铁军] 北京大学信息科学技术学院
[黄艳] 中国科学院沈阳计算技术研究所
中国科学院研究生院
语种:
中文
关键词:
分布式检索;视觉检索;词袋模型;图像数据集划分;图像数据集选择;潜在主题
关键词(英文):
distributed retrieval;visual retrieval;Bag of Word(BoW) model;image dataset division;image dataset selection;potential theme
期刊:
计算机工程
期刊(英文):
Computer Engineering
ISSN:
1000-3428
年:
2012
卷:
38
期:
24
页码:
146-151
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(60902057); 国家“973”计划基金资助项目(2009CB320902);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
湖南省中医药研究院
摘要:
为将文档聚类划分的分布式检索方法直接应用于视觉检索领域,提出一种基于潜在主题的分布式视觉检索模型。给出模型框架,包括图像视觉单词的数据集划分方法和图像子集选择方法,以此优化图像分布式检索性能。实验结果表明,该模型在不降低检索准确率的前提下,能优先选择少量的图像子集进行检索,并提高查询的吞吐量。
摘要(英文):
In order to use distributed retrieval method for document clustering partition directly in visual search field,this paper proposes a distributed visual retrieval model based on potential theme.This paper gives the model framework,including dataset partition method of image visual words and image subset selection method,to optimize image distributed retrieval performance.Experimental results show that this model searches in a few selected image collections without ...

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