摘要

空间验证是特定物体检索中的一项关键技术，它利用空间信息实现对真实正样本图像的精准检测。然而，现有的查询扩展与扩散方法在普通图结构中难以高效传播空间信息，因为其边权重为标量，导致召回率或精确率较低。为解决上述问题，本文提出一种基于超图的新颖框架，能够在查询阶段高效传播空间信息，从而准确地从数据库中检索目标物体。此外，我们引入基于图像图结构信息的社区选择技术，用于评估初始搜索结果的准确性，并为超图传播提供正确的起始点，而无需进行大量空间验证计算。在ROxford和RParis数据集上的实验结果表明，所提方法显著优于现有的查询扩展与扩散方法。