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基于属性图模型的图像相似性度量

李新光  郑君君  祝一薇  刘建军  夏胜平  谭立球  
【摘要】:提出了一种利用尺度不变特征变换(SIFT)特征及其空间布局约束关系求图像相似性的方法。该方法首先利用相似的图像SIFT特征点之间的匹配频度提取图像的稳健SIFT特征,然后根据属性图理论,将每个图像目标状态用属性图模型进行描述,在属性图中SIFT描述向量匹配的基础上,经过两阶段的procrustes迭代匹配得到两个属性图之间的最大公共子图(Maximum Common Subgraph,MCS)之后,给出了图像相似性度量的简单算法,并将该算法应用于基于内容的图像的检索和识别。实验结果表明,本文所提出的属性图模型有效的反映图像的内容,可显著提高基于内容的图像检索和识别系统的性能。

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