Innehållsbaserad bildsökning (CBIR) ger en hållbar lösning för att hämta liknande bilder från ett bildarkiv. Under de senaste åren har modellen Bag-of-Visual-Words (BoVW) fått uppmärksamhet och avsevärt förbättrat prestandan för bildhämtning. I standardmodellen BoVW representeras en bild som en ordningslös global histogram av visuella ord genom att ignorera den rumsliga layouten. Den rumsliga layouten för en bild innehåller viktig information som kan förbättra CBIR:s prestanda. I detta dokument presenterar vi en ny bildrepresentation som bygger på en kombination av lokala och globala histogram av visuella ord. Det globala histogrammet av visuella ord är konstruerat över hela bilden, medan det lokala histogrammet av visuella ord är konstruerat över den lokala rektangulära regionen av bilden. Den lokala histogrammet innehåller rumslig information om de framträdande objekten. Omfattande experiment och jämförelser som gjorts på Corel-A, Caltech-256 och Ground Truth-bilddata visar att den föreslagna bildrepresentationen ökar prestandan för bildhämtning.
Mehmood m.fl. REF presenterar en CBIR-teknik som använder lokala och globala histogram av visuella ord från bilden.
A Novel Image Retrieval Based on a Combination of Local and Global Histograms of Visual Words
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}