首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法
引用本文:何周灿,王庆,杨恒.一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法[J].四川大学学报(自然科学版),2010,47(2):269-274.
作者姓名:何周灿  王庆  杨恒
作者单位:西北工业大学计算机学院,西安,710072
基金项目:国家自然科学基金(60873085);国家863项目(2007AA01Z314);西北工业大学研究生创业种子基金(z200963)
摘    要:基于局部不变特征的图像匹配是三维场景重建的基础.本文使用SIFT特征,在LSH算法基础上,提出一种改进的高维数据搜索算法,较好地解决了图像的快速有效匹配问题.该算法提出一种改进的投影空间,使投影到新空间的高维数据特征的每一维比海明空间具有更高的局部敏感性,相比于经典的LSH、BBF、iDistance等高维搜索算法,本文算法可以获得更高的搜索精度和更快的搜索速度.

关 键 词:图像匹配  旋转不变特征变换  局部敏感散列  最近邻搜索  投影空间

An extended local sensitivity hash algorithm for efficient image matching
HE Zhou-Can,WANG Qing,YANG Heng.An extended local sensitivity hash algorithm for efficient image matching[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2010,47(2):269-274.
Authors:HE Zhou-Can  WANG Qing  YANG Heng
Abstract:Local invariant feature based image matching is a fundamental task for 3D scene reconstruction. Based on SIFT feature, this paper propose an improved high dimensional search algorithm for efficient and effective image matching. The proposed algorithm enhances the local sensitivities of LSH (local sensitive hash) by changing the projection space, and it obtains higher search accuracy and efficiency comparing to the classical high dimensional search methods, such as LSH, BBF, iDistance and so on. Furthermore, it gains high recall vs. (1-precision) ratio which is close to exhaustive search. The proposed algorithm can significantly improve the performance of image matching.
Keywords:Image matching  SIFT  LSH  nearest neighbor search  projection space
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号