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基于多尺度HOG的草图检索

李思思 陈曦 肖建 计算机工程与科学 2016年第03期

摘要:草图检索是图像处理领域中的重要研究内容。提出了一种将高斯金字塔和局部HOG特征融合的特征提取改进方法,并将其用于草图检索。采用高斯金字塔将图像分解到多尺度空间,在所有尺度上进行兴趣点提取,获得基于兴趣点的多尺度HOG特征。利用图像的多尺度HOG特征集生成视觉词典,最终形成与视觉词典相关的特征描述向量,通过相似度匹配实现草图检索。将该算法与单一尺度下的HOG算法及其他几种算法比较,实验结果表明了其可行性和有效性。

关键词:草图检索高斯金字塔多尺度hog形状特征

单位:长沙理工大学计算机与通信工程学院 湖南长沙410114

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