基于SIFT,K-Means和LDA的图像检索算法

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1、2014年9月第40卷第9期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsSeptember2014V01.40No.9基于SIFT,K-Means和LDA的图像检索算法汪宇雷毕树生孙明磊蔡月日(北京航空航天大学机械工程及自动化学院,北京100191)摘要:图像检索一直是信息检索领域的难题.提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,ScaleInvariantFeatureTransform),K.Means和潜在狄利克雷分布(LDA,LatentDirichletAllocation)的

2、图像检索算法.算法主要分为两个阶段.预备工作得到分类完成的图库、概率分配参数表和基本词库;实现检索是在预备工作的基础上归类测试图片,然后在该类下搜索最相似图片.对比传统的基于文本或内容的检索方法,该算法在检索之前将图片库中所有图片按其本身特征进行自动分类,取代人工标注图像信息的过程,同时由于整个算法完全基于图像特征,故此方法不会引入人工因素的干扰.实验结果表明,该算法能够较为准确地将要检索的图片归为图片库对应的类别中,有效地提高图像检索效率.关键词:尺度不变特征变换(SIFT);K.Means;潜在狄利克雷分布(LDA);基于内容的图像检索;图像匹配中图分类号:TP39

3、1文献标识码:A文章编号:1001.5965(2014)09.1317-06ImageretrievalalgorithmbasedonSIFT,K-meansandLDAWangYuleiBiShushengSunMingleiCaiYueri(SchoolofMechanicalEngineeringandAutomation,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)Abstract:Imageretrievalisaprobleminthefieldofinformatio

4、nretrieval.Analgorithmwasdevelopedforimageretrievalbasedonscaleinvariantfeaturetransform(SIFT),K-Meansandlatentdirichletallocation(LDA).Thisalgorithmwasmainlydividedintotwostages.Thepreparationsobtainedtheclassifiedimageli—brary,theprobabilitydistributionofparameterstableandthebasevocabu

5、larylibrary;theretrievalclassifiedthetestimagebasedonthepreparations,andlookedupthemostsimilarimage.Comparedwiththetraditionalmethodsbasedontextorcontent,thealgorithmclassifiesautomaticallyalltheimagesinthelibrarybeforetheretrieval,whichcanreplacetheprocessofmanuallabel.Meanwhile,thealgo

6、rithmisbasedonimagefeaturefully,whichwillnotintroduceartificialdisturbances.Experimentalresultsshowthatthealgorithmcanclassifyaccuratelythetestimageasthecorrespondingcategory,whichcanincreaseefficiencyoftheretrieval.Keywords:scaleinvariantfeaturetransform(SIFT);K-Means;latentdirichletall

7、ocation(LDA);contentbasedimageretrieval;imagematch图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,凭借其表象直观、内容丰富的优势,已广泛地应用在众多领域,而快速准确搜索到所需相关图像已成为国内外信息检索领域的研究热点.目前,已经存在的图像检索方法主要分为基于文本的方法和基于内容的方法⋯.基于文本的方法首先对图像进行文本标注,然后将文本数据存人数据库,用户检索时是通过查询数据库中存储的文本信息来实现图像检索.基于内容的方法又可分为基于颜色‘川、纹理‘3

8、、形状‘“、空间‘51等收稿日期:2013

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