（未完）基于 FCCA 的多特征融合的检索方法

1、颜色特征的提取方法主要包括:颜色直方图、颜色矩、颜色集、颜色相关图等
纹理特征包括灰度共生矩阵,LBP 特征等
2、特征融合包括a,直接将特征进行融合进行检索
b,在检索之后通过融合不同特征的检索结果进行检索。
a的方法：串联融合法、并行融合法和典型相关分析（CCA）。
b的方法：基于分类、聚类的图像重排序和基于图的图像重排序。

此论文亮点：

如果可以在与要检索的图像相同类别的数据库中执行搜索，则将提高检索性能。

RCNN

RCNN原理（知乎）
Region Proposals+CNN，是将CNN方法引入目标检测领域，
RCNN算法分为4个步骤：
1、候选区域生成： 一张图像生成1K~2K个候选区域 （采用Selective Search 方法）
2、特征提取： 对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征 （CNN）
3、类别判断： 特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
4、位置精修： 使用回归器精细修正候选框位置

RP：候选区域 Bounding-box regression

Fast R-CNN

原理