BOF算法+K-Means算法实现图像检索

最近看到数据挖掘中的K-Means算法，想到它经常和图像分类中的BOF算法结合，恰好自己最近在做图像检索方面的研究，就试着实现了一下，代码资源我会在文后附上链接

BOF（Bag of Features）算法实际上就是BOW（Bag of Words）算法在图像领域的应用。可以参考下图：

图片来源 Bag of Features (BOF)图像检索算法

BOF算法的主要操作步骤如下：

1. 视觉单词提取：首先我们先提取图片库中所有图片的图片特征，这里图片特征可以是SIFT,SURF,MSER特征等等，我在实现时使用的SIFT特征. BOW算法中是以“词”为单位形成词袋的，BOF算法中我们以每个特征作为一个patch，相当于一个视觉单词。
2. 视觉词典构建：以一定的算法对所有的图片特征进行分类，K-Means和SVM算法均可，但是K-Means算法最为常用。比如K=500时，我们可以把所有的特征按照相似度量分成500个聚类，每个聚类有一个类心，那么这500个类心就相当于词袋中的500个基本词汇。
3. 图像表示：统计每张图片在每个聚类中的特征个数，这样每个图片就可以由一个分布直方图表示，或者说用一个K维的向量表示，向量第i维的值为该图片在第i个聚类中的特征个数。那么每个图像都可以由基本词汇表示。
4. 图像检索：对于一个待检索的图像，我们先提取该图像的图像特征，并产生该图像的分布直方图，即或者一个K维向量。然后，根据余弦相似定理，计算该向量与图片库中每个图像的余弦夹角。夹角越小，相似度越大，夹角越大，相似度越小。

或者需要详细的BOF讲解可以参考这个链接：Bag of Features (BOF)图像检索算法

本实验中采用SIFT特征，K-means聚类算法，初始类心随机选择，图片库图片数量625。

最后实验表明，BOF算法的检索效果确实很不错，好的时候查准率可以达到90%，最差情况下也能满足50%左右的查准率。 
在实验中，我总结了一些需要注意的地方：

1. 图片库大有利于特征聚类，当图片数量较少，图像特征不多的情况下，每个聚类的中特征点个数也就几十个。这对于统计分类来说，结果不够可信，误差也较大。
2. 图片库特征点个数（至少20万个）较多情况下，聚类个数多一些检索效果较好，但是也不能太多，不然会出现上面的情况。一般都是成百上千个。
3. 初始类心的选择对结果有一定的影响，不同初始类心的选择可能导致查准率有较大的波动。一般来说图片越多，它的影响就会越小。也可以通过指定初始类心，使得结果更优。
4. 带检索图片的特征点个数太少，检索结果会比较差，但也不是越多越好。
5. TF-IDF算法是用来在信息检索中确定关键字权值，也常和BOF算法结合使用，用来确定每个类心的权值，理论上会对实验结果有一定的提高。我在实验中没有使用，苦于没有找到合适的参考方法，TF-IDF怎么统计并确定每个类心的权值？以及这种权值对于求余弦相似度的影响是怎样的？如果有明白的同学，希望能够告诉我具体方法，谢谢了。

对K-Means算法和TF-IDF算法不太熟悉的同学可以参考一下这个链接，里面会有说明数据挖掘经典算法概述以及详解链接