一种基于词汇树的鞋印图像可伸缩检索方法

作者：刘伟; 姜乐怡; 徐晨苗; 王富平; 刘颖

来源：西安邮电大学学报, 2018, 23(05): 54-58.

DOI：10.13682/j.issn.2095-6533.2018.05.009

• 鞋印图像检索
• SIFT特征
• 可伸缩检索
• 词汇树

为了提高在海量、动态变化的鞋印图像数据库中检索鞋印图像精度并降低检索时间,提出了一种基于词汇树的鞋印图像可伸缩检索方法。该方法通过提取鞋印图像的尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)局部特征,采用层次性K均值聚类方法生成词汇树。基于词汇树计算查询图像和数据库图像之间的相似性以得到检索结果。在包含9 691幅鞋印图像数据库中进行实验,实验结果表明,与按例检索方法相比,本文方法在查准率上平均提高了9%,在检索时间上平均下降了4.927s。

• 单位
  通信与信息工程学院; 西安邮电大学