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Per-class key feature weighting method for image retrieval

机译:基于类别的关键特征加权方法

摘要

To set a weight for retrieving a large image, a key value affecting an image configuration is defined according to a visual word about an image. A cost function is determined to improve a classification between the classes of the image. A weight mapping function is determined through optimization. The large image is retrieved by re-ranking a query image after a subset is made without the weight for the query image and the weight is applied according to the class. [Reference numerals] (S100) Define the standard deviation in which the size of a visual word by class is normalized as a key value; (S110) Define a cost function by using the key value; (S120) Learn a weight mapping function through cost function optimization; (S130) Re-rank by a weight vector
机译:为了设置用于检索大图像的权重,根据关于图像的视觉词来定义影响图像配置的关键值。确定成本函数以改善图像类别之间的分类。权重映射函数是通过优化确定的。通过在不具有查询图像权重的子集之后,通过对查询图像重新排序来检索大图像,并根据类别应用权重。 [参考数字](S100)定义标准偏差,在该标准偏差中,将每个类别的视觉单词的大小标准化为键值; (S110)使用键值定义成本函数; (S120)通过成本函数优化学习权重映射函数; (S130)通过权重向量重新排序

著录项

  • 公开/公告号KR101427864B1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-09-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR20120113149

  • 发明设计人 권인소;유동근;박채훈;최유경;

    申请日2012-10-11

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 15:40:21

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