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公开(公告)号：CN103336795B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201310231918.2
申请日：2013-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的视频索引方法，包括：利用样本图像生成图像的多个特征，包括局部聚合描述符和BOC描述符；根据所述局部聚合描述符和BOC描述符，训练编码本，并构建多特征分层索引；对所构建的多特征分层索引进行查询，获得候选集；根据镜头类型，确定图像的局部聚合描述符和BOC描述符赋予不同的权重，优化候选集排序结果，即可完成视频索引。本发明的方法通过优化图像特征描述符的生成，利用基于多特征的索引结构，将软分配思想与VLAD相结合，结合多特征，将索引划分为不同的特征索引层，优化了局部聚合描述符的生成，提高了局部聚合描述符的识别率，在保证查询速度的情况下，提高了查询准确率。
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公开(公告)号：CN103336795A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310231918.2
申请日：2013-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的视频索引方法，包括：利用样本图像生成图像的多个特征，包括局部聚合描述符和BOC描述符；根据所述局部聚合描述符和BOC描述符，训练编码本，并构建多特征分层索引；对所构建的多特征分层索引进行查询，获得候选集；根据镜头类型，确定图像的局部聚合描述符和BOC描述符赋予不同的权重，优化候选集排序结果，即可完成视频索引。本发明的方法通过优化图像特征描述符的生成，利用基于多特征的索引结构，将软分配思想与VLAD相结合，结合多特征，将索引划分为不同的特征索引层，优化了局部聚合描述符的生成，提高了局部聚合描述符的识别率，在保证查询速度的情况下，提高了查询准确率。
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公开(公告)号：CN103902704B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201410126920.8
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生成的图像编码构建多维倒排索引，只需要训练少量码书就可以构建倒排索引并提高索引结构的构建速度。
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公开(公告)号：CN103902704A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410126920.8
申请日：2014-03-31
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: G06F17/30256
Abstract: 本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生成的图像编码构建多维倒排索引，只需要训练少量码书就可以构建倒排索引并提高索引结构的构建速度。
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