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基于最小重構(gòu)誤差向量圖像檢索算法

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　　針對局部聚合描述符向量（ VLAD）模型中對特征軟量化時權(quán)重系數(shù)的取值不確定性和特征量化誤差較大問題，提出一種具有最小重構(gòu)誤差的權(quán)重系數(shù)分配算法。該算法以最小化重構(gòu)誤差為標準，將具有最小化重構(gòu)誤差的稀疏編碼的編碼系數(shù)作為軟量化VLAD的權(quán)重系數(shù)。數(shù)據(jù)庫的圖像檢索測試結(jié)果表明，該算法相比主流的VLAD特征編碼算法所得圖像檢索精度可提高10%左右，且有更小的特征重構(gòu)誤差。

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