[发明专利]一种基于最大相似度匹配的图片检索方法

摘要

本发明涉及一种基于最大相似度匹配的图片检索方法，包括以下步骤：1)获取训练图片集；2)在多尺度空间上对获取的图片进行特征点检测和描述；3)对步骤2)提取的特征集进行聚类并生成包含k个视觉词汇的视觉字典；4)将步骤2)提取的每个特征映射到与当前特征l2距离最小的视觉词汇上，并将当前特征与相应视觉词汇的归一化残差向量存储在倒排索引结构中，形成查询数据库；5)获取待检索图片，执行步骤2)和4)，获得待检索图片的倒排索引结构，根据该倒排索引结构检索查询数据库，基于最大相似度匹配，获得待检索图片的检索结果。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性好、计算效率高等优点。

主权项

1.一种基于最大相似度匹配的图片检索方法，其特征在于，实现图片的在线检索，包括以下步骤：1)获取训练图片集；2)在多尺度空间上对获取的图片进行特征点检测和描述；3)对步骤2)提取的特征点的集合进行聚类并生成包含g个视觉词汇的视觉字典；4)将步骤2)提取的每个特征映射到与当前特征l2距离最小的视觉词汇上，并将当前特征与相应视觉词汇的归一化残差向量存储在倒排索引结构中，形成查询数据库；5)获取待检索图片，执行步骤2)和4)，获得待检索图片的倒排索引结构，根据该倒排索引结构检索查询数据库，基于最大相似度匹配，获得待检索图片的检索结果；所述步骤5)中，根据待检索图片倒排索引结构采用最大相似度匹配在查询数据库中进行检索，获得与该待检索图片匹配的检索结果，所述最大相似度匹配的核函数为：其中，Xc＝{x∈X:q(x)}，Yc＝{y∈Y:q(y)}分别表示待检索图片特征点集合X和与其对应的训练图片特征点集合Y中属于视觉词汇c的特征子集，q表示执行聚类操作的函数，m＝max(#Xc，#Yc)，#Xc、#Yc分别为集合Xc、Yc的基数，k表示集合Xc与Yc进行匹配的第k种排列，r(xik)为第k种排列下Xc中第i个特征所对应的归一化残差向量，r(yi)为第k种排列下Yc中对应r(xik)的归一化残差向量，σ(·)为非线性函数，定义为：