[发明专利]一种基于大规模词汇树的增量学习的图像检索方法在审
| 申请号： | 201610783432.3 | 申请日： | 2016-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN106339486A | 公开（公告）日： | 2017-01-18 |
| 发明（设计）人： | 李静;韩世伟;杨涛;张念曾 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大规模词汇树的增量学习的图像检索方法，利用已经生成好的包含百万图像的大规模训练图片的词汇树作为词典，从词汇树中提取与新增图片的特征描述子相关联的叶节点编号信息组成矢量来进行描述，完成新增图片的增量学习，使用与增量学习相同的方式提取待查询图片特征描述子相关联的叶节点编号信息组成矢量，对两者的叶节点信息矢量进行比对，找出与待查询图片叶节点编号信息重合度最高的那个矢量代表的那幅图像，作为检索结果返回；检索结果的正确率较高，具有良好的鲁棒性，可以满足实时的数据库增量的图像检索任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 大规模 词汇 增量 学习 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于大规模词汇树的增量学习的图像检索方法，其特征在于，所述基于大规模词汇树的增量学习的图像检索方法利用已经生成好的包含百万图像的大规模训练图片的词汇树作为词典，从词汇树中提取与新增图片的特征描述子相关联的叶节点编号信息组成矢量来进行描述，完成新增图片的增量学习，使用与增量学习相同的方式提取待查询图片特征描述子相关联的叶节点编号信息组成矢量，对两者的叶节点信息矢量进行比对，找出与待查询图片叶节点编号信息重合度最高的那个矢量代表的那副图像，作为检索结果返回。
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