En av utmaningarna i Content-Based Image Retrieval (CBIR) är att minska de semantiska klyftorna mellan funktioner på låg nivå och semantiska koncept på hög nivå. I CBIR visas bilderna i funktionsutrymmet och CBIR:s prestanda beror på typen av vald funktionsrepresentation. Sen fusion också känd som visuella ord integration tillämpas för att förbättra prestandan av bild hämtning. De senaste framstegen i bildsökning avledde forskningens fokus mot användning av binära deskriptorer eftersom de rapporteras vara beräkningseffektiva. I detta dokument syftar vi till att undersöka den sena fusionen av Fast Retina Keypoint (FREAK) och Skala Invariant Feature Transform (SIFT). Den sena fusionen av binära och lokala deskriptor väljs eftersom bland binära deskriptorer, FREAK har visat goda resultat i klassificering-baserade problem medan SIFT är robust för översättning, skalning, rotation och små snedvridningar. Den sena fusionen av FREAK och SIFT integrerar prestandan hos båda funktionsdeskriptorerna för en effektiv bildsökning. Experimentella resultat och jämförelser visar att den föreslagna sena fusionen förbättrar prestandan för bildsökning.
I ett annat arbete nyligen, Ali et al. REF föreslår en sen fusion av binära och lokala deskriptorer, dvs. FREAK och SIFT för att förbättra prestandan för bildsökning.
Content-Based Image Retrieval Based on Late Fusion of Binary and Local Descriptors
{'venue': 'International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS), Volume 14, Issue 11, Publication date 2016/11', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}