视觉词与海明距离优化的相似图像检索研究

"IDFwithHammingdistancecodingtoimprovequeryefficiency.Aseriesofexperiments weredesignedandconductedonthesystemusingopen-sourceimagedatabases.Theresults provetheproposedsystemhasahigheraccuracyinimage retrieval. Keywords:Content-Based Image Retrieval (CBIR), Speed-Up Robust Features (SURF), Bag-of-Visual-Words (BoVW), K-Means, Hamming Distance Code "基于视觉词和海明距离优化机制的相似图片检索系统的研究，通过快速鲁棒特征提取（SURF）、K-Means聚类与BoVW模型构建索引，并利用TF-IDF和海明码优化查询效率，提高了图片检索的准确性。" 本文深入探讨了一种用于相似图片检索的创新方法，该方法基于内容的“语义”匹配。图片检索系统主要由三部分构成：图片特征提取、视觉词的索引构建以及查询优化机制。 首先，图片特征提取阶段采用的是Speed-Up Robust Features (SURF)算法。SURF是一种改进的SIFT（尺度不变特征变换）算法，它在保持对尺度、旋转和光照变化不变性的同时，提升了计算速度，使得特征检测更加高效。 其次，索引构建环节结合了K-Means聚类算法和Bag-of-Visual-Words (BoVW)模型。K-Means用于将图像特征空间分割成多个簇，每个簇的中心成为一个“视觉词”。BoVW模型则将每张图片表示为一个“词汇袋”，其中包含不同视觉词的频率，这种方法可以有效地将高维特征向量转换为低维表示，便于存储和检索。 最后，查询优化阶段，文章提出将Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)权重与海明码相结合。TF-IDF可以衡量某个视觉词在图片中的重要性，而海明码则用于编码视觉词，通过计算查询图片和数据库中图片的海明距离来评估它们的相似度，从而提高查询效率。 实验部分，作者在开源图像数据库上实施了这一系统，结果显示该系统在准确率上表现出色。这一研究对于内容为基础的图像检索领域具有重要意义，特别是在提升检索精度和查询速度方面提供了新的思路和方法。