I Bag-of-Words (BoW) baserad bildhämtning, SIFT visuellt ord har en låg diskriminerande kraft, så falska positiva matchningar förekommer allmänt. Förutom informationsförlusten under kvantiseringen är en annan orsak att SIFT-funktionen endast beskriver den lokala gradientfördelningen. För att ta itu med detta problem föreslås i detta dokument ett kopplat ramverk för multi-Index (c-MI) för att utföra funktionsfusion på indexeringsnivå. I grund och botten är kompletterande funktioner kopplade till ett flerdimensionellt inverterat index. Varje dimension av c-MI motsvarar en typ av funktion, och hämtningsprocessen röstar för bilder liknande i både SIFT och andra funktionsytor. Vi utnyttjar särskilt sammanslagningen av lokala färgdrag till c-MI. Medan precisionen i visuell matchning är kraftigt förbättrad, antar vi flera uppdrag för att förbättra återkallande. Det gemensamma samarbetet mellan SIFT och färgfunktioner minskar avsevärt effekten av falska positiva matchningar. Omfattande experiment på flera referensdatauppsättningar visar att c-MI förbättrar hämtningsnoggrannheten avsevärt, samtidigt som den konsumerar endast hälften av frågetiden jämfört med baslinjen. Viktigt är att vi visar att c-MI är ett bra komplement till många tidigare tekniker. Tillsammans med dessa metoder har vi fått en mAP på 85,8% och N-S poäng på 3,85 på Holidays och Ukbench dataset, respektive, som jämför gynnsamt med state-of-the-arts.
Dessutom föreslogs ett kopplat multiindexramverk för korrekt bildsökning REF.
Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate Image Retrieval
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}