Abstract-Tillsammans med utvidgningen av bildskala, convolutional lokala funktioner, såsom SIFT, är ineffektiva för att representera eller indexera och mer kompakta visuella representationer krävs. På grund av den inneboende mekanismen har hjärtetillståndsvektorn för lokalt aggregerade deskriptorer (VLAD) några begränsningar. Baserat på detta föreslår vi en ny deskriptor som heter holons visuell representation (HVR). Den föreslagna HVR är en mutationsbaserad kombination av global och lokal information. Den utnyttjar både globala egenskaper och statistikuppgifter för lokala deskriptorer i bilddatasetet. Det tar också fördelar av lokala funktioner i varje bild och beräknar deras distribution med avseende på hela den lokala deskriptorn utrymme. HVR beräknas därför av ett hierarkiskt system i två skikt, som delar upp det lokala funktionsutrymmet och erhåller råa partitioner samt motsvarande förfinade partitioner. Sedan, beroende på avstånden från centroiderna i partitionsutrymmen till lokala funktioner och deras rumsliga korrelation, tilldelar vi de lokala funktionerna till deras närmaste råa partitioner och förfinade partitioner för att få den globala beskrivningen av en bild. Jämfört med VLAD har HVR information om kritisk struktur och ökar den individuella representationens diskriminativa kraft med en liten mängd beräkningskostnader, samtidigt som samma minnesomkostnader används. Omfattande experiment på flera referensdatauppsättningar visar att den föreslagna HVR överträffar konventionella metoder när det gäller skalbarhet och hämtningsnoggrannhet för bilder med liknande intralokal information.
REF använder sig av ett hierarkiskt system i två skikt för att extrahera den globala informationen och statistiken från den lokala uppsättningen bilddata.
Holons Visual Representation for Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}