【摘要】：间接索引法是通过判断影像间是否存在同名标识物或同名点来确定影像是否邻接的过程。针对前者的研究中，利用词汇树索引的方法研究广泛。Philbin等加入了地物分布的空间约束，提高了目标匹配精度。图2.3利用面向对象的词汇树匹配建立影像邻接关系
间接索引法是通过判断影像间是否存在同名标识物或同名点来确定影像是否邻接的过程。常用的方法有面向对象的目标检索方法和降采样特征匹配法。针对前者的研究中，利用词汇树索引的方法研究广泛（Chum等，2007；Nister和Stewenius，2006；Philbin等，2007；Sivic和Zisserman，2003）。Sivic和Zisserman（2003）首次采用文本检索的方法解决视频帧影像的匹配问题，其过程可概况为三步：对视频帧影像进行特征提取；采用聚类算法对特征进行聚类并构建视觉词汇；最后通过文本检索方法，进行词汇匹配（Harris，1954；Sivic和Zisserman，2009）。Nister和Stewenius（2006）在此基础上提出了一种高效的视觉词汇构建方法，提升了处理大数据影像集的能力。Philbin等（2007）加入了地物分布的空间约束，提高了目标匹配精度。此外，Chum等（2007）设计了一种迭代匹配模型，提高了词汇检索的效率和精度（见图2.3）。
降采样特征匹配法可概况为三步：影像降采样与特征提取，遍历影像匹配，依据匹配特征的分布范围构建影像邻接矩阵（Alsadik等，2015）。
综合分析：间接索引法不依赖额外辅助数据，操作简单，适用于处理无序拍摄的影像集或视频帧影像序列，在计算机视觉领域研究较多。但该方法构建影像拓扑的过程需要遍历搜索影像，处理大数据影像集的效率较低。(www.xing528.com)
图2.3 利用面向对象的词汇树匹配建立影像邻接关系
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