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摘要
为解决纺织面料图案检索算法检索效率低下、精度低等问题，提出一种基于SURF和VLAD特征编码的纺织面料图案检索算法。首先构建带有图案的面料数据库，并提取图像的SURF特征以对图像内容进行表达；接着对采集的原始面料进行聚类生成视觉词典，由生成的视觉词典对数据库中面料图像的SURF特征进行VLAD特征编码，以聚合生成VLAD向量；然后在保证VLAD对图像表达能力的前提下，对生成的VLAD向量进行主成分分析以降低向量维度，提高检索效率；最后采用Ball-tree算法构建索引，加快匹配速度，提高检索效率。实验结果显示，在视觉词典规模为512,保留维度数为512时，算法平均检索精度达到了83.5%,平均检索时间为0.488 s。
- 出版日期2023
- 单位江南大学
