För närvarande har en enorm mängd visuella data såsom digitala bilder och videor samlats in av visuella sensornoder, det vill säga kameranoder, och distribuerats på visuella sensornätverk. Bland de visuella uppgifterna finns en hel del nära-dubblerade bilder, som orsakar ett allvarligt slöseri med begränsad lagring, dator- och överföringsresurser av visuella sensornätverk och en negativ inverkan på användarnas upplevelse. Det är därför angeläget att få bort den bild som är nära nog dubblerad. I denna artikel föreslås en snabb och exakt nästan duplicerad elimineringsmetod för visuella sensornätverk. För det första föreslås en grov-till-fine klustermetod baserad på en kombination av globala funktioner och lokala funktioner för att samla nästan dubblerade bilder. Sedan i varje nära-dubblett grupp, antar vi PageRank algoritm för att analysera den kontextuella relevansen bland bilder för att välja och reservera frö bild och ta bort de andra. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår bättre resultat i fråga om både effektivitet och noggrannhet jämfört med de senaste metoderna.
I tidningen REF föreslås en grov-till-fine klustermetod baserad på en kombination av globala funktioner och lokala funktioner och PageRank för att nästan eliminera dubbletter för visuella sensornätverk.
Fast and accurate near-duplicate image elimination for visual sensor networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}