CBIR--图像检索

全卷积网络：从图像级理解到像素级理解

laiqun/p/5750194.html卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的利器自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就
跬步达千里·2017-03-02 18:16

图像检索服务器编写问题记录——TCP粘包了！！！

服务器端在选出匹配度高的图片后，将多个图片发送给客户端，结果客户端除了第一个图片正常外，其余都是乱码；运气好时，能有两个是正确的。打印客户端接收数据如下136199�������l~,s8�[��:��t���u�.bIc�9M���o��c�T1)\$�dLm��[�b'1�y�j%�qtU��grß��>٩��㑂F��4���)�l��ǰ$o���E`���Q��gަ2�2��y�۽;�Po�
罗磐·2017-02-14 19:57

图像检索服务器编写问题记录——TCP粘包了！！！

服务器端在选出匹配度高的图片后，将多个图片发送给客户端，结果客户端除了第一个图片正常外，其余都是乱码；运气好时，能有两个是正确的。打印客户端接收数据如下136199�������l~,s8�[��:��t���u�.bIc�9M���o��c�T1)\$�dLm��[�b'1�y�j%�qtU��grß��>٩��㑂F��4���)�l��ǰ$o���E`���Q��gަ2�2��y�۽;�Po�
罗磐·2017-02-14 19:57

图像检索服务器编写问题记录——特征库的存储问题

【1】SIFT特征没有自己编写，使用了opencv的SIFT特征提取、匹配函数。【2】centos6.8装opencv3.0有问题，系统更换成了ubuntu14.04.4。opencv3已将sift库去掉，需要自己在git上下载编译，但是编译出来错误很多，诸多不顺，最终换成了老版本。opencv2.4.9，系统ubuntu14.04.4，很顺利。【3】opencv特征库的描述子提取出来是cv::M
罗磐·2017-02-14 10:29

图像检索服务器编写问题记录——特征库的存储问题

【1】SIFT特征没有自己编写，使用了opencv的SIFT特征提取、匹配函数。【2】centos6.8装opencv3.0有问题，系统更换成了ubuntu14.04.4。opencv3已将sift库去掉，需要自己在git上下载编译，但是编译出来错误很多，诸多不顺，最终换成了老版本。opencv2.4.9，系统ubuntu14.04.4，很顺利。【3】opencv特征库的描述子提取出来是cv::M
罗磐·2017-02-14 10:29

图像相似性度量方法

还有一方面就是基于图像内容的图像检索，也就是通常说的以图检图。比如
tongle.Wang·2017-02-12 13:30

LIRE代码剖析3——常用的特征提取与匹配方法

既然图像检索的思想是将图像处理成长度有限的特征字符串，那常用的特征和匹配方法又有哪些呢？常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
DaveBobo·2017-02-07 16:20

LIRE代码剖析3——常用的特征提取与匹配方法

既然图像检索的思想是将图像处理成长度有限的特征字符串，那常用的特征和匹配方法又有哪些呢？常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
DaveBobo·2017-02-07 16:20

图像检索服务器编写问题记录——MSER最大稳定极值区域检测

参考：http://blog.csdn.net/pirlck/article/details/52846550http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/40742191SIFT提取的特征具有旋转不变性（视角差异带来的物体内容旋转）和尺度不变性（拍摄差异带来的物体内容的模糊、清晰），但是不具备仿射不变性（无法应对视角差异带来的物体内容的几何形变）。为使特
罗磐·2017-01-30 19:41

第840期机器学习日报(2017-01-05)

机器学习日报2017-01-05语音识别@NLPJob语料标注@王伟DL图像检索@ArnetMiner人脸识别@Soup_Nine_Sun_ShanghaiTechLDA漫游指南@人邮异步社区@好东西传送门出品
机器学习日报·2017-01-06 17:00

图像检索服务器编写问题记录——SIFT尺度不变特征变换匹配算法学习

SIFT解决的问题及其思路SIFT之前更加传统的匹配图像的方法是使用颜色、灰度等全局特征来描述整张图像，进而用这些全局特征去匹配图像。这样拍摄的光照、角度等因素对图像匹配的影响巨大。解决的问题：1.图像匹配时，两张相同图像，因为拍摄远近、模糊不同，导致匹配不出来。2.图像匹配时，两张相同图像，因为拍摄角度、方向不同，导致匹配不出来。3.图像匹配时，两张相同图像，因为拍摄光照条件不同，导致匹配不出来
罗磐·2016-12-29 13:10

4. AdaBoost 自适应推进

1.名词解释Boost(推进)，adaboost（adaptboost）自适应推进算法：Adaboost算法是机器学习中一种比较重要的特征分类算法，已被广泛应用人脸表情识别、图像检索等应用中。
满仓_·2016-12-24 09:09

图像检索服务器编写问题记录——加入信号安装后的问题

问题描述：在main中加入了捕捉【硬件错误引起的SIGBUS等信号】的代码，然后图片无法传输了。解决问题步骤描述：通过数次的注释信号安装sigaction，发现问题是由该代码引起。用fprintf打印函数执行情况，发现卡在了loadimge，的log_DEBUG中，于是gdb打印线程栈嗯，果然死锁了，但是为什么卡的锁不一样，但所有线程都锁了呢？于是先注释掉了【开线程写回日志，开线程计算特征向量，开
罗磐·2016-12-18 13:01

图像检索服务器编写问题记录——服务器端模型再思考

1.32bit系统，4G寻址空间，按线程栈10M来算（ulimit-a查看stacksize默认为8192KB，即8M），系统最多支持400个线程。按原先的做法，将accept的套接字的缓冲区交由epoll监听，epoll监听到有数据之后，开新线程来处理。这样做有个两个大问题：【1】即使监听到了有新数据，由于新线程开不出来，还是没法处理数据，且因为EPOLLONESHOT的原因，再也没法收到读的信
罗磐·2016-12-14 10:43

图像检索服务器编写问题记录——日志定时写回

上回写的日志系统，我发现在ctrl+\使服务器突然断开后，产生的日志并没有及时地写入到磁盘文件中，磁盘中的日志还是空白的，这样无法应对服务器异常崩溃地情况。于是在LOG类中，添加了writeback的方法。起先writeback中只是简单的调用fclose，然后在fopen日志文件，重定位到文件尾部。【结果】：文件是空白的。是的，fclose只是将文件在用户缓冲区的内容写入到了内核缓冲区，服务器异
罗磐·2016-12-13 15:21

图像检索服务器编写问题记录——epoll+多线程传输图片时的问题

上节在图片传输中，在主线程main中加入了epoll，结果和上上节的图片传输一结合，各种问题。【问题】：将套接字设置成非阻塞，然后在epoll检测到sockfd有新数据时创建线程进行处理。然后问题来了，小图片第一次传输成功，第二次传输不成功；大图片一次传输都不成功；服务端图片size第一次打印正常，第二次打印乱码。【解决步骤1】：于是将图片换成内容全是1和全是2的文本文件，来帮助检测。果然：第二次
罗磐·2016-12-11 15:42

图像检索服务器编写问题记录——服务器端模型选择+epoll和非阻塞IO

0.服务器端模型选择大体思路是：在主线程中使用epoll承受高并发连接，在主线程中开辟工作线程用来处理就绪的描述符。嗯，这个原来有官名，叫反应者模式。事件驱动编程。另外工作线程处理的就绪的文件描述符最好是非阻塞的。1.阻塞与非阻塞【概念】阻塞与非阻塞都是对于IO而言的，即阻塞式IO和非阻塞式IO。没有什么阻塞的read和非阻塞的read。以read(fd,MAXnum)为例，read阻塞式IO（文
罗磐·2016-12-09 22:44

图像检索服务器编写问题记录——用socket传输图片

1.用readn代替read的原因为避免频繁的调用read。read调用系统调用，系统调用需要在用户态和核心态转换，需要保存上下文，频繁调用read，会使系统性能下降，in指标上升。为避免频繁调用read，我们在用户空间创建用户缓冲区，将套接字的缓冲区的内容全部读入用户缓冲区后，一次性把用户缓冲区的内容用read写入内核缓冲区。这样可以提高效率。相同的writen也是这个原因。ssize_tunp
罗磐·2016-12-08 22:49

LIRE源代码分析 3：整体结构

一、LIRE检索框架在图像检索的实际应用开发中，由于图像包含的信息很多，直接利用原始的图像像素信息进行检索其运算量非常大，但是可以利用一些从图像中抽取出的特征来表征一幅图像的内容，而这些特征是由有限字符构成字符数组
DaveBobo·2016-12-01 17:01

基于内容的图片检索CBIR（Content Based Image Retrieval）简介

传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，简称“以字找图”，既耗时又主观多义。
DaveBobo·2016-11-15 15:05

TensorFlow & im2txt学习笔记（一）

上班以来，极少读paper，恍然间外面已是深度学习的世界，虽然临毕业那会儿已经知道深度学习大热了，可惜为了毕业很难再转行了~~个人主要是做机器视觉的，特别是图像检索，传统图像检索架构基本是特征提取-编码
cnyunchao·2016-10-28 00:00

LIRE源代码分析 1：基本接口DocumentBuilder和ImageSearcher

基于内容的图像检索(content-basedimageretrieval，CBIR)要求我们利用图像的一些基本特征（如颜色纹理形状以及sift,surf等等）搜索相似的图片，LIRE(LuceneImageRetrieval
DaveBobo·2016-10-17 14:28

图像检索--Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrieval

CVPR2016DeepSupervisedHashingforFastImageRetrieval源代码：https://github.com/lhmRyan/deep-supervised-hashing-DSH本文使用CNN网络来完成快速图像检索
cv_family_z·2016-09-08 14:38

【大规模图像检索的利器】Deep哈希算法介绍

原文：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTE4NTUwOQ==&mid=2650324858&idx=1&sn=7a473d8d48aeef07fd972a667771668a&scene=23&srcid=0620hnQ6EUAkSrZl4jqEQss0#rd前言在最近邻搜索（nearestneighborsearch）问题中，给定一个查询（query），
mogu酱·2016-09-07 11:40

哈希学习（2）—— Hashing图像检索资源

原文：http://blog.csdn.net/flowerboya/article/details/51874397CVPR14图像检索papers——图像检索1.Triangulationembeddinganddemocraticaggregationforimagesearch
mogu酱·2016-09-07 10:14

简笔画检索“Sketch Me That Shoe”

http://www.eecs.qmul.ac.uk/~qian/Project_cvpr16.html问题提出及应用根据绘制的简笔画进行图像检索，存在几个挑战：1.跨域精细比对2.简笔画高度抽象3.数据少简笔画存在一定的应用空间
cv_family_z·2016-08-19 11:25

阅读小结：CNN Image Retrieval Learns from BoW:Unsupervised Fine-Tuning with Hard Example：CNN Image Retrie

What:图像检索的一篇文章，使用了CNN特征。
Layumi1993·2016-08-12 21:01

KNN（三）--KD树详解及KD树最近邻算法

之前blog内曾经介绍过SIFT特征匹配算法，特征点匹配和数据库查、图像检索本质上是同一个问题，都可以归结为一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题，如何快速而准确地找到查询点的近邻，不少人提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法
Eason.wxd·2016-07-21 21:42

图像检索：颜色聚合向量(CCV)及matlab实现

颜色聚合向量(colorcoherencevector，CCV)是一种颜色特征，它包含了颜色分布的空间信息。克服了颜色直方图无法表达图像色彩的空间位置的缺点。颜色聚合向量是一种更复杂颜色直方图。它将每个像素分类为聚合的(coherencepixels)或非聚合的(incoherencepixels)。聚合的像素指的是，该像素属于一个大的连通区域；而非聚合像素指的是，像素位于一个小的连通区域。连通区
u012507022·2016-06-11 07:00

图像检索：基于内容的图像检索技术

背景与意义在Web2.0时代，尤其是随着Flickr、Facebook等社交网站的流行，图像、视频、音频、文本等异构数据每天都在以惊人的速度增长。例如，Facebook注册用户超过10亿，每月上传超过10亿的图片；Flickr图片社交网站2015年用户上传图片数目达7.28亿，平均每天用户上传约200万的图片；中国最大的电子商务系统淘宝网的后端系统上保存着286亿多张图片。针对这些包含丰富视觉信息
garfielder007·2016-06-08 14:33

局部特征用于图像检索 Aggregating local features for Image Retrieval

Josef和Andrew在2003年的ICCV上发表的论文[10]中，将文档检索的方法借鉴到了视频中的对象检测中。他们首先将图像的特征描述类比成单词，并建立了基于SIFT特征的vusualworddictionary，结合停止词、TF-IDF和余弦相似度等思想检索包含相同对象的图像帧，最后基于局部特征的匹配和空间一致性完成了对象的匹配。文档检索与计算机视觉之间渊源颇深，在CV领域常常会遇到要将图像
garfielder007·2016-05-22 17:33

全卷积网络：从图像级理解到像素级理解-FCN图像分割边缘检测

卷积神经网络（CNN）：图像级语义理解的利器自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。
大白机器人·2016-05-22 00:15

The Paris Dataset图像检索数据集

TheParisDatasetJamesPhilbinandAndrewZissermanOverviewTheParisDatasetconsistsof6412imagescollectedfromFlickrbysearchingforparticularParislandmarks.QueriesThefollowing12querieswereusedtocollecttheimages
garfielder007·2016-05-14 12:19

The Paris Dataset图像检索数据集

TheParisDatasetJamesPhilbin and AndrewZisserman OverviewTheParisDatasetconsistsof6412imagescollectedfrom Flickr bysearchingforparticularParislandmarks.QueriesThefollowing12querieswereusedtocollectthei
GarfieldEr007·2016-05-14 12:00

The Oxford Buildings Dataset图像检索数据集

TheOxfordBuildingsDatasetJamesPhilbin,ReljaArandjelovićandAndrewZissermanOverviewTheOxfordBuildingsDatasetconsistsof5062imagescollectedfromFlickrbysearchingforparticularOxfordlandmarks.Thecollectionha
garfielder007·2016-05-14 12:10

The Oxford Buildings Dataset图像检索数据集

TheOxfordBuildingsDatasetJamesPhilbin, ReljaArandjelović and AndrewZisserman OverviewTheOxfordBuildingsDatasetconsistsof5062imagescollectedfrom Flickr bysearchingforparticularOxfordlandmarks.Thecollec
GarfieldEr007·2016-05-14 12:00

基于内容的图像检索引擎（以图搜图）

基于内容的图像检索引擎（以图搜图）本文介绍一些基于内容的图像检索技术（Content-BasedImageRetrieval，CBIR）的搜索引擎（即以图搜图），这类搜索引擎基本上代表了图像检索和识别的主流技术
GarfieldEr007·2016-05-12 19:00

BRIEF

1.简介    特征描述子是许多CV技术的重要核心，如目标识别，三维重建，图像检索等，这些技术有关的应用通常都要处理很多的数据，而且狠多时候需要运行在移动终端上，对于移动终端我们都知道它的弊端，就是运算能力有限
eternity1118_·2016-05-08 20:00

图像检索中为什么仍用BOW和LSH

 去年年底的时候在一篇博客中，用ANN的框架解释了BOW模型[1]，并与LSH[2]等哈希方法做了比较，当时得出了结论，BOW就是一种经过学习的Hash函数。去年再早些时候，又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型，当时的相关论文几乎一致地得出结论，这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果。后来我就逐渐产生两个疑问：1）BOW在检索时好于LSH，那么为什么不在任何时候都用BOW
GarfieldEr007·2016-05-08 11:00

vc++基于颜色直方图的图像检索，含代码

一.理论和方法介绍a)采用颜色检索方法的目的：对多媒体数据的检索，早期的方法是用文本将多媒体数据进行标识，这显然不是基于多媒体信息本身内容的检索，对多媒体数据中包含的信息是一中及大的浪费；基于内容的检索是多媒体数据库的关键技术，如何实现这块技术，是值得商榷的，而最好的方法是使用无需领域知识的检索方法，因此，基于颜色的方法就是实现的关键；本文介绍了颜色直方图和颜色对方法在基于内容检索时的实现思路和理
GarfieldEr007·2016-05-06 14:00

互联网相似图像识别检索引擎 —— 基于图像签名的方式

以图像为例，按照图像检索中使用的信息区分，图像可以分为两类：基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索（CBIR：ContentBasedImageRetrieval）。
Real_Myth·2016-04-27 09:00

Opencv2相似图像检索

相似图像检索：基于图像内容的相似度检索，可以利用两幅图像的直方图特征，评估两幅图像的直方图相似度，进而得到两幅图像的相似度。
zxc024000·2016-04-22 13:00

如何设计好词袋模型BoW模型的类类型

回顾过去自己写过的一些词袋模型，比如BoW图像检索Python实战、图像检索(CBIR)三剑客之BoF、VLAD、FV以及BagofWordscpp实现，这些写出来的要么只是助于自己理解词袋模型的有关理论
garfielder007·2016-04-14 12:25

Bag of Features (BOF)图像检索算法

Bagoffeatures（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法。此算法对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。检索就要进行比对。两幅不同的图像如何比对，比对什么，这就需要提炼出每幅图像中精练的东西出来进行比较。正如超市中的条形码，就能很好的反映出一件商品的所有特征。因此概括的来说，bof就是生成每幅图像的“条形码”来进行检索。实验中，我们有一个包含100幅图像的小型图像库。然后再
tiandijun·2016-04-13 15:00

图像的几何矩

    矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别、图像匹配、图像重建、数字压缩、数字水印及运动图像序列分析等领域。
GDFSG·2016-03-30 15:00

Bag of Features (BOF)图像检索算法

1.首先，我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描述符。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，具体方法为：判断图像的每个特征点与哪个类心最近，最近则放入该类心，最后将生成一列频数表，即初步的无权BOF。4.通过tf-idf对频数表加上权重，生成最终的bof。（因为每个类心对图像的影响不同。比如超市里条形码中的第一位总是6，它对辨别产品毫无
zhouyusong_bupt·2016-03-25 11:00

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统

作者：寒小阳&&龙心尘时间：2016年3月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50903658声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处1.重点内容引言本系统是基于CVPR2015的论文《DeepLearnin
longxinchen_ml·2016-03-16 11:00

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统

转载自：深度学习与计算机视觉(11)_基于deeplearning的快速图像检索系统-寒小阳-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article
qq_26898461·2016-03-14 15:00

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统

作者：寒小阳时间：2016年3月。出处：声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处1.引言本系统是基于CVPR2015的论文《DeepLearningofBinaryHashCodesforFastImageRetrieval》实现的海量数据下的基于内容图片检索系统，250w图片下，对于给定图片，检索top1000相似时间约为1s，其基本背景和原理会在下文提到。2.基本问题与技术大家都知道，基于内容
tobacco5648·2016-03-11 15:00

图像自动标注 Automatic image annotation

这个计算机视觉技术的应用被用在图像检索系统来对数据库组织和定位感兴趣的图像。这种方法可以被看作是一种具有非常大量类别
lijiancheng0614·2016-02-17 23:50
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