[发明专利]基于全局关系一致性约束的局部特征点验证方法

摘要

本发明公开了一种基于全局关系一致性约束的局部特征点验证方法。本发明包括三部分：离线学习、局部特征点量化和特征点投票验证。离线学习用于视觉词汇词典的构建。局部特征点量化包括三步骤：1.局部特征点的提取。2.特征描述子的量化。3.主方向、尺度和方位量化；视觉词汇验证部分所使用的方法包括两种，一种是弱关系一致性验证，一种是强几何验证。两种方法均采用投票的机制验证候选特征点，步骤类似：1.候选图像与候选特征点的获取。2.通过投票验证候选特征点。本发明能够适应图像裁剪、旋转、尺度缩放等变换带来的影响，可用于基于视觉词汇的图像检索和分类等应用中。

主权项

基于全局关系一致性约束的局部特征点验证方法，其特征在于包括如下三部分：(1)离线学习部分，(2)特征点量化部分，(3)特征点投票验证部分；离线学习部分用于构建视觉词汇词典；特征点量化部分根据离线学习所得到的视觉词汇词典对局部特征进行量化；特征点投票验证部分用于对候选图像中的特征点验证，具体实现如下：步骤(1)离线学习，对大量样本分组聚类得到视觉词汇词典。步骤(2)通过视觉词汇词典对查询图像的特征点量化，得到视觉词汇。步骤(3)对于查询图像的视觉词汇在索引库中匹配得到候选特征点，以候选特征点的所属图像唯一标识建立关系，得到若干候选图像。步骤(4)通过全局一致性弱关系或强几何关系约束对特征点验证，达到对候选图像验证的目的。