摘要：在视觉单词包模型（bag of visual words,BoVW）模型中,由于特征检测的不足、聚类算法的缺陷及视觉单词的量化误差,用BoVW模型产生的视觉词典中,存在视觉单词同义性和歧义性的问题,因此用BoVW计算图像距离时,效果不太理想.BoVW模型产生的词典规模巨大,学习一个普通矩阵需要的运算量难以接受.针对BoVW模型上述缺陷,文章提出了一种基于SVM的BoVW距离度量学习方法.该方法利用SVM训练一个将相似图像对与非相似图像对最大程度分离的超平面,得到计算词频直方图点积的权重矩阵.在Oxford图像集上的检索实验表明了该方法的有效性.

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