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上传时间: 2021-01-29
详细说明：目前在图像检索领域，由于视觉字典其性能突出，已成为图像检索领域构建视觉词典的主流方法。但传统的视觉字典方法存在运行时间效率低、内存消耗大等缺点。因此本文采用ROOTSift算法提取图像的特征点并利用高效的K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典。该方法基于视觉字典构建视觉词汇直方图和倒排序索引文件，并对视觉词重新分配权重以提高检索命中率。最后利用欧氏距离法查询完成相似性匹配。试验结果表明该方法能提高图像检索的准确率，对大规模的图像检索能够达到很好的检索质量。
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