基于统计流形的局部视觉特征层次化索引研究

项目名称： 基于统计流形的局部视觉特征层次化索引研究

项目编号： No.61173089

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 崔江涛

作者单位： 西安电子科技大学

项目金额： 55万元

中文摘要： 可视媒体理解领域的关键问题之一是海量视觉特征的高效匹配。本课题针对局部特征集合中高维、多量特性带来的存储、计算复杂度过高的问题，研究海量局部特征的高效索引与匹配。局部特征集合的紧致表示是高效匹配的关键。本课题首次提出运用信息几何学中的统计流形方法，对局部特征集合建立统计模型，采用费舍尔信息距离匹配概率密度信息，实现统计分布信息的低维流形嵌入，生成局部特征集合的紧致描述向量。在此基础上，建立从集合整体到局部元素的层次化索引结构和计算模型，实现局部特征的高效匹配。统计流形方法能够实现高维统计分布信息的高效表达，而层次化模型符合人类的视觉认知习惯。本课题将二者有机结合，其特色是能够降低局部特征的存储和计算复杂度、提高匹配效率，并且能够满足海量可视媒体应用对检测精度和检索速度的不同需求。

中文关键词： 视觉特征提取与表达；统计流形学习；高维索引；哈希；最近邻查询

英文摘要：

英文关键词： visual feature extraction and expression；statistical manifold learning；high-dimensional indexing；hashing；nearest neighbor search