计算机视觉———–图像检索 原创

1146-陶同学

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相似检索:

颜色特征提取:

目标:统计图片的颜色成分—>颜色聚类直方图

方法:使用K-means++对图片进行聚类

通过CIEDE2000算出颜色之间的差异

相似纹理检索:

目标:实现基于人类纹理感知的相似排序

纹理特征提取:多方向,多尺度Gabor滤波器组

特征计算:Kmeans++聚类直方图

相似形状检索:

PHOG形状特征提取(效果一般)

局部特征点:

检测出所有局部特征点,特征描述子

SIFT特征点,通过两个图SIFT电集之间的匹配对数(双向匹配)来找到相似图片

词包(Bag of Visual Word):

忽略文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字和一个文档

需要构建视觉词汇的字典,通过收集图片集的所有视觉词汇,利用Kmeans算法对所有词汇聚类,收缩为字典

索引加速

KD-tree

一种用于多维度检索的二叉平衡树(用于不是特别高维度的情况)

先找到中点节点(根节点),先对X项进行排序,然后再对Y项进行排序

回溯:检查查询路径上节点的另一半子空间是否有距离更近的点

局部敏感哈希(Locality Sensitive Hash)

使得两个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash值,而令2个相似度很低的数据以极低的概率银蛇成同一个hash值。

能够高效处理海量高维数据的最近邻问题

未经允许不得转载:作者:1146-陶同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《计算机视觉———–图像检索 原创》 发布于2021-02-05

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