基于正则化扩散过程的形状检索算法研究

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chongyou2025
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随着摄影摄像技术的飞速发展以及设备的快速迭代,图像作为一种蕴含大量信息的媒介在人们日常生活中扮演者日益重要的角色。指数级增长的海量图像、视频数据在医学诊断、数字经济、工业自动化、新基建等许多领域得到应用。图像检索是指从大规模图像数据库中检索出与文本查询或视觉查询相关的图像,这个过程中能够将图像中的信息挖掘出来,对图像数据库实行有效的查询和管理。所以,从大量的数字图像中高效成功地找到目标图像的研究成为有实际意义且亟待解决的课题。一般来说,计算机视觉中的视觉检索问题是通过对不同目标的一个或多个特定特征进行比较,从而获得对相似性的排序来直接解决的。这种观点的要点是,两个物体越相似,测量的距离就越小。然而,对于这样一种基本的检索方法,不同对象之间的内在关系还没有被考虑进去,这也意味着底层的流形结构被完全忽略。由于逐对距离不能很好地解决目标检索问题,人们提出了许多改进视觉检索效果的算法。近年来的研究表明,利用一个包含平滑性约束和拟合约束的通用正则化框架,通过求解一个优化问题,可以直接得到基于扩散过程的上下文相似性。为了提高可视化检索的效率,在扩散过程的正则化框架中引入了一种新的平滑约束:基于三元组的平滑约束。本文提出的模型可以同时对三个元素进行正则化,并提供完全不同形式的高阶信息。通过引入混合拟合约束,提出了基于三元组的正则化扩散过程。在不同形状数据库上的实验结果表明,该方法能有效地提高检索结果。为了印证论文所述方案的有效性和可行性,实验使用了知名的数据集对整个算法进行测试,并对实验结果进行了细致的分析,实验表明本文所提方案能够实现很好地改进形状检索效率,达到了预期研究目的。
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