Innehållsbaserad bildsökning (CBIR) är en mekanism som används för att hämta liknande bilder från en bildsamling. I detta dokument introduceras en effektiv ny teknik för att förbättra prestandan för CBIR på grundval av visuella ord fusion av skalainvarianta funktion transform (SIFT) och lokala intensitet ordermönster (LIOP) deskriptorer. SIFT presterar bättre på skalförändringar och på invarianta rotationer. SIFT presterar dock inte bättre vid låga kontrast- och belysningsförändringar i en bild, medan LIOP presterar bättre under sådana omständigheter. SIFT presterar bättre även vid stor rotation och skalförändringar, medan LIOP inte presterar bra under sådana omständigheter. Dessutom är SIFT-funktionerna invarianta till viss förvrängning jämfört med LIOP. Den föreslagna tekniken bygger på de visuella orden fusion av SIFT- och LIOP-deskriptorer som övervinner de ovannämnda frågorna och avsevärt förbättrar CBIR:s prestanda. De experimentella resultaten av den föreslagna tekniken jämförs med en annan föreslagen ny fusionsteknik baserad på SIFT-LIOP-deskriptorer samt med de senaste CBIR-teknikerna. Den kvalitativa och kvantitativa analysen av tre bildsamlingar, nämligen Corel-A, Corel-B och Caltech-256, visar att den föreslagna tekniken är robust och bygger på visuell ordfusion jämfört med fusion och de senaste CBIR-teknikerna.
Dessutom, Yousuf et al. Förbättrad prestanda för CBIR på grundval av visuella ord fusion av SIFT och lokal intensitet ordning mönster (LIOP) deskriptorer REF.
A Novel Technique Based on Visual Words Fusion Analysis of Sparse Features for Effective Content-Based Image Retrieval
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}