基于个性化视觉字典自适应调整的社交图像检索方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201510111639.1
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2015-03-13
申请人：
西安电子科技大学

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引证文献

著录项信息

专利名称	基于个性化视觉字典自适应调整的社交图像检索方法
申请号	CN201510111639.1	申请日期	2015-03-13
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-06-10	公开/公告号	CN104699783A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	牛振兴;高新波;宋军;李洁;王斌;宗汝;郑昱
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;王喜媛

摘要

本发明公开了一种基于个性化视觉字典自适应调整的社交图像检索方法，主要解决现有的社交图像检索性能不足的缺点。其实现步骤是：1.提取通用图像集中每幅图像的局部特征SIFT，构建通用视觉字典；2.提取用户图像集中每幅图像的局部特征SIFT，并利用用户图像集的局部特征SIFT的分布情况，对通用视觉字典进行调整，生成用户的个性化视觉字典；3.利用用户的个性化视觉字典，对用户图像进行量化表示，建立用户图像集的个性化倒排索引；4.根据用户的个性化视觉字典与倒排索引，完成查询图像的检索。本发明能有效减小从图像局部特征到视觉单词的量化误差，提高了图像检索的准确率，可用于对互联网中社交图像搜索。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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