n-words模型下Hesse稀疏表示的图像检索算法

来源：电子与信息学报杂志2016年第5期北京时间：

作者：王瑞霞, 彭国华

摘要：论文针对视觉词袋(BOVW)模型放弃图像空间结构的缺点，提出一种基于Hesse稀疏编码的图像检索算法。首先，建立n-words模型，获得图像局部特征表示。n-words模型由一系列连续视觉词获得，是图像特征的一种高级描述。该文从n=1到n=5进行试验，寻找最恰当的n值；其次，将二阶Hesse能量函数融入标准稀疏编码的目标函数，得到Hesse稀疏编码公式；最后，以获得的n-words序列作为编码特征，利用特征符号搜索算法求解最优Hesse系数，计算相似度，返回检索结果。实验在两类数据集上进行，与BOVW模型和已有的算法相比，新算法极大地提高了图像检索的准确率。

关键词：图像检索, 稀疏编码, 视觉词袋模型, n-words模型, Hesse能量函数

基金资助：国家自然科学基金(61201323)