利用位置信息熵改进VLAD的图像检索方法

摘要

针对局部聚合描述子向量(vector of locally aggregate descriptor,VLAD)的图像检索能力还有待提高的问题,提出利用尺度不变特征变换描述子(scale invariant feature transform,SIFT)描述子的位置信息对VLAD描述子进行补充的图像检索算法.本文提出位置信息熵,用以对SIFT描述子的位置信息进行描述,并将位置信息熵添加到VLAD中,并在多个公开数据集上进行实验.码本大小为256时,在Holidays数据上该方法能有效地将VLAD的mAP值由0.510提升至0.733,在Oxford5k数据上该方法能有效地将归一化VLAD的mAP值由0.287提升至0.559.实验结果表明,利用位置信息熵能有效提升VLAD的图像检索能力.