一种基于位置信息加权词汇树的车辆图像检索方法

摘要

本发明提供了一种基于位置信息加权词汇树的车辆图像检索方法，发明首先提取训练图像的车辆部分，然后对车辆部分提取局部特征，利用分层K均值方法将局部特征量化为视觉单词词汇树，然后将测试图像提取车身部分并提取其局部特征，再将局部特征分配到对应的视觉单词，同时计算局部特征点的空间位置影响信息，并根据特征点与视觉单词之间的从属关系，将特征点的空间位置信息聚类为视觉单词之间的位置影响，然后将视觉单词的空间位置信息作为加权系数，加入到视觉单词的权值匹配中，最后通过相似度排序检索相似图像。该方法在不影响检索时间的基础上，提高了车辆图像的检索准确率，可满足实际应用要求。