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有人能为CBIR推荐好的算法吗?
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Stack Overflow用户
提问于 2012-11-22 07:17:03
回答 3查看 1.2K关注 0票数 4

项目:基于内容的图像检索-半监督(在训练时对图像进行手动标记)

描述

我的数据库里有1000000张图片。训练是手动的(有监督的)-为每个图像提供标题和标签。示例: coke.jpg标题:可口可乐标签:可口可乐,罐头

使用图像和标签,我必须训练系统。训练后,当我给出一个新的图像(已经在数据库中/完全新的)时,系统应该输出图像可能属于的标签,并显示属于每个标签的少量图像。系统也可能会说找不到匹配项。

问题:

1)什么是图像指纹?预期的图像指纹大小是多少?(这一点很重要,因为数据库中将插入数百万张图像)

2)该指纹在数据库中的字段格式是什么?(这一点很重要,因为…需要快速搜索脚本应在不到1秒的时间内在1M图像数据库中搜索)

3)我们用来分析它们的描述符(算法)是什么?

提前感谢

EN

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2012-12-29 19:59:26

这个主题很大,但这里是一个可能的解决方案的简要概述

  1. 图像指纹是SIFT描述符的集合,这些描述符被量化以减小大小,并允许索引
  2. 建立数据库的倒排索引,以允许通过量化描述符查找图像(您可以使用任何全文搜索引擎\ DB进行此操作)
  3. 给定图像,查找共享大量公共descriptors
  4. For的图像这些潜在候选者,您应该验证描述符的空间排列是否足够相似

以下是一些帮助您入门的文章:

Philbin, James, et al. "Object retrieval with large vocabularies and fast spatial matching." Computer Vision and Pattern Recognition, 2007. CVPR'07. IEEE Conference on. IEEE, 2007.

Philbin, James, et al. "Lost in quantization: Improving particular object retrieval in large scale image databases." Computer Vision and Pattern Recognition, 2008. CVPR 2008. IEEE Conference on. IEEE, 2008.

Mikulík, Andrej, et al. "Learning a fine vocabulary." Computer Vision–ECCV 2010 (2010): 1-14.

票数 4
EN

Stack Overflow用户

发布于 2012-12-10 09:58:37

我建议根据从训练图像中提取的图像特征列表来训练SVM模型

票数 2
EN

Stack Overflow用户

发布于 2012-11-22 17:04:05

  1. 图像指纹:图像的有意义的表示。当然,你不能使用单像素。最合理的方法是最小化基础之间的相关性。简单地说,如果你拍摄一张64x64的图像,左上角的两个像素可能相同或相似。使用每个64^2像素作为输入是没有用的,您需要更好的输入。试着看看主成分分析是做什么的。
  2. ,这完全取决于你。扩展它,你可以使用一点,告诉你图像是暗的还是不暗的。更好的是,你可以对图像进行主成分分析,并尝试不同数量的特征(并不总是更多的特征是你想要的better)
  3. Whatever,有很多你可以使用的算法。我推荐支持向量机。易于使用和良好的支持。如果你有很多不同的标签,你可能需要为每个标签放一个SVM。这可能并不理想,你可能想尝试其他方法。
票数 1
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/13507556

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