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SIFT特征降维方法及其在图像检索中的应用
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：目前的图像检索技术主要利用图像的颜色、纹理、形状等特征来进行，其检索速度和精确度还不能满足用户需求。采用基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像检索，但由于特征点数及维数太大，给检索的实时性造成了影响。对SIFT算法利用局部保持投影(LPP)的方法进行降维，以减少特征点的个数,并利用增强型近似最近邻方法，在匹配时加入了二次判定机制，对可能匹配的点对进行握手确认，从而可以提高匹配的精确度。通过图像库中20幅图像的实验验证，证明了改进的SIFT算法在图像检索中的实时性及匹配率的提高，可以很好地应用在图像检索中。
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