Abstract-This paper introducerar kontextuell olikhet åtgärd, vilket avsevärt förbättrar noggrannheten i påse-of-featuresbaserade bildsökning. Vår åtgärd tar hänsyn till den lokala fördelningen av vektorer och iterativt uppskattar avstånd uppdatering termer i andan av Sinkhorn skalalgoritm, vilket ändrar grannskapets struktur. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt ger betydligt bättre resultat än ett standardavstånd och överträffar den senaste tekniken när det gäller noggrannhet i Nisté r-Stewé nius- och Lola-datamängderna. I detta dokument utvärderas också effekterna av ett stort antal parametrar, inklusive antalet deskriptorer, klustermetoden, den visuella vokabulärstorleken och avståndsmåttet. Det optimala parametervalet visas vara helt kontextberoende. I synnerhet är det intressant att använda ett stort antal deskriptorer endast när vi använder vår olikhetsåtgärd. Vi har också utvärderat två nya varianter: flera uppdrag och rankaggregation. De har visat sig ytterligare förbättra noggrannheten till priset av högre minnesanvändning och lägre effektivitet.
Jegou m.fl. REF införde Contextual Disimiversity Measure (CDM) som tar hänsyn till området för en bild.
Accurate Image Search Using the Contextual Dissimilarity Measure
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}