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龙图腾网恭喜中国人民解放军63816部队申请的专利基于混合KAZE算法构建词包模型的图像检索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115620037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211385212.7，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于混合KAZE算法构建词包模型的图像检索方法是由毛伟;戴骏飞;周辉峰;袁化宇;覃国辉;安家驰;易谋;林晨;马晓斌;张学成设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合KAZE算法构建词包模型的图像检索方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于混合KAZE算法构建词包模型的图像检索方法。通过使用预先设置的特征提取算法分别提取图像中区域与边缘的特征向量，然后将二者的特征向量分别进行特征量化以及构建索引得到二者的视觉词包，同时将二者的视觉词包分别向量化得到二者的词包向量，将二者的视觉词包并列得到混合视觉词包；同时也将二者的词包向量分别进行特征匹配得到二者的相似度，根据二者的相似度计算得到混合相似度，再将图像数据库中图像按照混合相似度进行降序排列得到初始图像检索结果，最后结合混合视觉词包对初始图像检索结果进行后处理，得到最终图像检索结果。采用本方法可以提升图像检索整体的精确度，让图像检索精度得到有效的提高。

本发明授权基于混合KAZE算法构建词包模型的图像检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合KAZE算法构建词包模型的图像检索方法，其特征在于，所述方法包括： 利用预先设置的区域特征提取算法提取参考图像的区域特征向量，利用预先设置的边缘特征提取算法提取所述参考图像的边缘特征向量；图像数据库中所有参考图像的所有区域特征向量用于生成区域视觉词典，所有边缘特征向量用于生成边缘视觉词典； 分别对所述区域特征向量和所述边缘特征向量进行特征量化以及构建索引，得到区域视觉词包和边缘视觉词包，将所述区域视觉词包和边缘视觉词包向量化得到区域视觉词包向量和边缘视觉词包向量；视觉词包包括视觉单词索引、特征位置和视觉词典容量，所述视觉词包为所述区域视觉词包或所述边缘视觉词包； 对所述区域视觉词包与所述边缘视觉词包进行并列操作，得到混合视觉词包并将所述混合视觉词包存入后处理程序中； 分别对所述区域视觉词包向量与所述边缘视觉词包向量进行特征匹配，得到区域相似度与边缘相似度； 将所述边缘相似度的平方与区域相似度的平方之和开方得到混合相似度； 将所述图像数据库中所有参考图像按照所述混合相似度进行降序排列，获得初始图像检索结果； 基于所述初始图像检索结果结合所述混合视觉词包进行后处理，得到最终图像检索结果； 其中，所述并列操作的过程，包括： 将所述区域视觉词包中的视觉单词索引与边缘视觉词包中的视觉单词索引进行并列操作，构成混合视觉词包的混合视觉单词索引； 将所述区域视觉词包中特征位置与边缘视觉词包中的特征位置进行并列操作，构成混合视觉词包的混合特征位置； 将所述区域视觉词包与所述边缘视觉词包中的视觉词典容量进行求和操作，构成混合视觉词典容量；所述混合视觉单词索引、混合特征位置与混合视觉词典容量构成混合视觉词包； 所述特征量化以及构建索引的过程，包括： 将所述区域特征向量按照向量相似度聚类为区域视觉单词； 将所述边缘特征向量按照向量相似度聚类为边缘视觉单词； 将所述区域视觉单词与所述边缘视觉单词合并生成视觉词典； 将图像的图像特征与所述视觉词典中的视觉单词进行一一对应生成视觉单词索引，将所述视觉词典中的视觉单词与所述图像的图像特征进行一一对应生成倒排索引； 将所述图像特征在所述图像中的位置进行定位得到所述特征位置，利用所述视觉单词索引、特征位置和视觉词典容量构成所述视觉词包； 所述特征匹配的过程，包括： 计算查询图像的所述区域视觉词包向量与图像数据库中所有参考图像的所述区域视觉词包向量的余弦距离，得到区域余弦距离，使用1减去所述区域余弦距离，得到查询图像与所有参考图像的区域相似度； 所述后处理的过程，包括： 提取所述初始图像检索结果中混合相似度从高到低的K个参考图像，得到第一参考图像集； 利用所述混合视觉词包中的特征位置以及视觉单词索引，将所述第一参考图像集中参考图像与查询图像进行二次比对； 通过二次比对产生新的相似度指标，根据所述新的相似度指标进行所述降序排列，得到最终图像检索结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军63816部队，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区航天路253号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。