SIFT特征降维方法及其在图像检索中的应用

目前的图像检索技术主要利用图像的颜色、纹理、形状等特征来进行,其检索速度和精确度还不能满足用户需求。采用基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像检索,但由于特征点数及维数太大,给检索的实时性造成了影响。对SIFT算法利用局部保持投影(LPP)的方法进行降维,以减少特征点的个数,并利用增强型近似最近邻方法,在匹配时加入了二次判定机制,对可能匹配的点对进行握手确认,从而可以提高匹配的精确度。通过图像库中20幅图像的实验验证,证明了改进的SIFT算法在图像检索中的实时性及匹配率的提高,可以很好地应用在图像检索中。