基于距离度量学习的DCT域JPEG图像检索  

JPEG images retrieval in DCT domain based on Distance Metric Learning

作　　者：吕清秀[1] 李弼程[1] 高毫林[1] 

机构地区：[1]信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州450002

出　　处：《太赫兹科学与电子信息学报》2014年第1期112-118,共7页Journal of Terahertz Science and Electronic Information Technology

基　　金：全军军事学研究生课题资助项目(YJS1062)

摘　　要：由于特征有限,传统基于欧式距离的压缩域检索性能并不理想。本文引入距离度量学习技术,研究压缩域图像检索,提出了一种基于距离度量学习的离散余弦变换(DCT)域联合图像专家小组(JPEG)图像检索方法。首先,提出了一种更有效的DCT域特征提取方法;其次,运用距离度量学习技术训练出一个更加有效的度量矩阵进行检索。在Corel5000上的图像检索实验表明,新方法有效提高了检索准确度。Due to limited features extracted from compression domain, the conventional Euclidean distance based retrieval performance in compressed-domain is not satisfactory. The Distance Metric Learning（DML） is introduced to compressed-domain images retrieval and a DML based Discrete Cosine Transform（DCT） domain retrieval for Joint Photographic Experts Group（JPEG） images is developed. Firstly, we propose a more effective DCT domain features extraction method, and then the DML is applied to train a more efficient metric matrix for retrieval. Retrieval experiment on Corel5000 images database demonstrates that the approach proposed can effectively improve the retrieval accuracy.

关 键 词：距离度量学习 图像检索 离散余弦变换域 联合图像专家小组图像 

分 类 号：TN919.81[电子电信—通信与信息系统]