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摘要
最新研究表明,互联网上存在的海量近似重复图像可以为解决一些传统上很困难的计算机视觉任务提供新的解决方案。介绍了4个主流的用来进行近似重复图像检索的方法:Hash码,Mean SSIM,SIFT视觉词袋模型(Bo VW)和属性关系图(ARG)。构建了一个包含24 762幅图像的与人物有关的图像数据集,观察数据确定了4种近似重复图像类型。利用该数据集通过实验定量评估了4种近似重复图像检索方法的运行效率和检索精度,最后推荐使用基于SIFT特征的视觉词袋方法来进行面向人物图像的近似重复Web图像检索。
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