ABSTRACT Med tillämpningar heterogena av Internet of Things-teknik (IoT) genererar de heterogena IoT-systemen ett stort antal heterogena data, inklusive videor och bilder. Att effektivt representera dessa bilder är en viktig och utmanande uppgift. Som lokal deskriptor har analysen av texton väckt stor uppmärksamhet inom området bildbehandling. En rad olika texton-baserade metoder har föreslagits under de senaste åren, som har uppnått utmärkta resultat. Men det finns fortfarande vissa problem att lösa, särskilt, det är svårt att beskriva bilderna med komplexa scener från sakernas internet. För att ta itu med detta problem föreslås i detta dokument en multifunktionell representationsmetod som kallas diagonal strukturdeskriptor. Den är mer lämplig för mellanfunktionsextraktion och bidrar till flerfunktionsfusion. Baserat på visuell uppmärksamhet mekanism, fem typer av diagonala struktur texton definieras av färgskillnader av diagonala pixlar. Därefter, fyra typer av visuella funktioner extraheras från kartläggningen del-grafer och integreras i 1-D vektor. Olika experiment på tre Corel-dataset visar att den föreslagna metoden fungerar bättre än flera toppmoderna metoder. INDEX TERMS Internet of Things, funktionsextraktion, bildsökning, bildrepresentation, lokal deskriptor.
Yu m.fl. I REF föreslogs en multifunktionell representationsmetod som kallas diagonal strukturdeskriptor, som är mer lämplig för mellanfunktionsextraktion och som bidrar till flerfunktionsfusion.
A Novel Multi-Feature Representation of Images for Heterogeneous IoTs
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}