本文对前面的几篇文章进行个总结，实现一个小型的图像检索应用。 一个小型的图像检索应用可以分为两部分： train，构建图像集的特征数据库。 retrieval，检索，给定图像，从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下： 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的 ...
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2018-09-05 10:28:57
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TF IDF RootSift VLAD TF IDF TF IDF是一种用于信息检索的常用加权技术，在文本检索中，用以评估词语对于一个文件数据库中的其中一份文件的重要程度。词语的重要性随着它在文件中出现的频率成正比增加，但同时会随着它在文件数据库中出现的频率成反比下降。像‘的’，‘我们’，‘地’等 ...
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2018-08-13 22:05:07
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简单的流程 1：收集各女优的照片 2：使用dlib提取面部图像并调整96*96的大小 3：使用数据扩张（DataAugmentation）将女优面部图像的数据扩张到1000章 4：将数据转换为numpy文件 5：使用Chainer进行面部图像的学习 6：在完成学习后的模型下，对任意图片进行预测 2. ...
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2018-07-10 21:27:56
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在图像检索时，通常首先提取图像的局部特征，这些局部特征通常有很高的维度（例如，sift是128维），有很多的冗余信息，直接利用局部特征进行检索，效率和准确度上都不是很好。这就需要重新对提取到的局部特征进行编码，以便于匹配检索。 常用的局部特征编码方法有三种： BoF VLAD FV 本文主要介绍基于 ...
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2018-06-25 01:18:42
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概述 基于内容的图像检索技术是采用某种算法来提取图像中的特征，并将特征存储起来，组成图像特征数据库。当需要检索图像时，采用相同的特征提取技术提取出待检索图像的特征，并根据某种相似性准则计算得到特征数据库中图像与待检索图像的相关度，最后通过由大到小排序，得到与待检索图像最相关的图像，实现图像检索。图像 ...
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2018-06-13 11:36:22
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原文地址：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述 图像检索是图像研究领域中一个重要的话题，广泛应用于医学，电子商务，搜索，皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。 图像检索概述 图像检索按 ...
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2018-04-12 11:36:22
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该方法提取图像集的词袋（bag-of-features），然后根据词袋对各图像编码得出图像特征，再对测试图像在训练图像集上进行检索，最后根据检索出的图像类别判断测试图像所属类别。该方法直接对图像进行处理，不需要先提取特征，再将特征文件导入。不过该方法消耗内存很大，适用于小规模图像集。代码如下：clear;%设置图象集路径imgSetFolder=fullfile(pwd,‘image‘);imgq
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2018-03-14 10:42:52
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1.首先。我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描写叙述符。 2.再用k-means算法对图像库中的特征点进行训练，生成类心。 3.生成每幅图像的BOF。详细方法为：推断图像的每一个特征点与哪个类心近期。近期则放入该类心，最后将生成一列频数表。即初步的无权BOF。 4.通过tf-idf对频数 ...
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2018-02-02 18:29:36
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下面是我在做基于深度哈希的大规模图像检索中的一个实验，相关文档介绍给大家，具体内容查看提供的相关链接，总结的很到位了，我就不再赘述。 实践cvpr2015年的深度哈希图像检索论文：Simultaneous feature learning and hash coding with deep neur ...
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2018-01-14 16:43:02
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一、基本概念：作用：特征点提取在“目标识别、图像拼接、运动跟踪、图像检索、自动定位”等研究中起着重要作用；主要算法：?FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006?SIFT,Distinctive ImageFeatures ... ...
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编程语言 时间：
2017-11-14 20:35:43
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