基于高维局部特征和LSH索引的图像检索技术  

Image retrieval based on high-dimensional local features and LSH indexing

作　　者：刘婉[1] 徐望明[1] 石汉路[1] 

机构地区：[1]武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081

出　　处：《电子设计工程》2011年第20期110-112,共3页Electronic Design Engineering

基　　金：武汉科技大学大学生科技创新基金研究项目(10ZRP077)

摘　　要：基于内容的图像检索(CBIR)技术使从海量图像资源中快速高效地提取有价值的信息得以实现,采用局部特征来表示图像并在此基础上进行图像相似性检索是当前的热门研究课题。文中将图像高维局部不变特征提取算法和LSH索引算法应用到基于内容的图像检索系统中,实验结果表明了该方法的有效性。The technology of Content-based Image Retrieval （CBIR） makes it realized to extract useful information from huge image resources. It has become a hot research topic at present that sets of local features are used to represent images for content-based similarity retrieval. In this paper, the algorithms of high-dimensional local invariant feature extracting and KSH Indexing are used in the system of CBIR. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.

关 键 词：基于内容的图像检索 局部不变特征 LSH索引 相似性 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]