CBIR--图像检索

K-D树

常用于大规模高维数据空间的最邻近或者K邻近查找，例如图像检索中高维图像特征向量的K邻近匹配，对KNN算法的优化等。
ACdreamers·2015-03-27 01:11

K-D树

常用于大规模高维数据空间的最邻近或者K邻近查找，例如图像检索中高维图像特征向量的K邻近匹配，对KNN算法的优化等。 
acdreamers·2015-03-27 01:11

K-D树

常用于大规模高维数据空间的最邻近或者K邻近查找，例如图像检索中高维图像特征向量的K邻近匹配，对KNN算法的优化等。 
ACdreamers·2015-03-27 01:00

Kd-Tree算法原理和开源实现代码

K-dimensionaltree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的
Lu597203933·2015-03-17 22:00

图像检索：几类基于内容的图像分类技术

FROM: http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/16847823一共有四种基于内容的图像分类方法，即颜色、纹理、形状和空间关系。1.基于颜色特征的分类技术目前，提取颜色特征己经成为几乎所有基于内容图像分类技术的重要手段。由于颜色是物体必备的视觉特性，同一类物体一般会有相似的色彩特征，所以人们就根据这一点用色彩来对图像内容进行区分。
Real_Myth·2015-03-12 17:00

MPEG-7 视觉描述符

FROM: http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/16859347本文节选自《基于MPEG-7与内容的图像检索技术的研究》。
Real_Myth·2015-03-12 17:00

图像检索：几种基于纹理特征的图像检索算法

FROM: http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/16859181本文节选自《基于纹理的图像检索算法研究》。
Real_Myth·2015-03-12 17:00

Bag of Features (BOF)图像检索算法

FROM：http://blog.csdn.net/loadstar_kun/article/details/39450137 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t
Real_Myth·2015-03-12 10:00

Storm 单机环境的安装与配置

由于目前的方向偏向于图像识别检索，毕设打算做一个基于分布式计算平台的图像检索系统，查阅相关资料发现Hadoop不适用于实时的计算环境，而TwitterStorm却能够满足自己的需求。
lcjasas·2015-03-05 22:49

“以图搜图”引擎及网站合集（转）

86981751.QBIChttp://www.research.ibm.com/labs/almaden/       QBIC（Querybyimagecontnet）是由IBM提出的，在基于内容图像检索领域应用最早的商用产品
pandav5·2014-11-05 20:00

Kd-Tree算法原理和开源实现代码

K-dimensionaltree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的
yapian8·2014-10-22 10:00

图像检索：几种基于纹理特征的图像检索算法

本文节选自《基于纹理的图像检索算法研究》。描述了几种基于纹理特征的图像检索算法。 
todayq·2014-10-20 15:00

著名的图像检索系统

1.QBIC(QueryByImageContent)图像检索系统是 IBM 公司 90年代开发制作的图像和动态景象检索系统，是第一个基于内容的商业化的图像检索系统。
huser_YJ·2014-09-22 16:00

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
loadstar_kun·2014-09-21 11:00

Kd-Tree算法原理和开源实现代码

K-dimensionaltree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的
Cason_wang·2014-08-28 14:41

Kd-Tree算法原理和开源实现代码

K-dimensionaltree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的
Micheal_w·2014-08-28 14:00

图像检索：FCTH（Fuzzy Color and Texture Histogram）算法

模糊颜色和纹理直方图（FuzzyColorandTextureHistogram，FCTH） 本文节选自论文《基于半监督和主动学习相结合的图像的检索研究》FCTH特征可从3个模糊单元的组合求得结果。先将图像划分成若干分块，在第一个模糊单元中以HSV颜色空间的三个信道为输入，经模糊系统最终产生10-bin的直方图。在第二个模糊单元修改每个颜色的色调后，经模糊系统最终产生24-bin的直方图。以上两个
雷霄骅·2014-08-16 13:00

MPEG-7 视觉描述符

本文节选自《基于MPEG-7与内容的图像检索技术的研究》。MPEG-7标准中视觉描述工具包括基本结构和描述符。本文主要介绍各描述符。
雷霄骅·2014-08-16 13:00

图像检索：基于形状特征的算法

本文节选自《基于形状特征的图像检索算法研究》 基于形状特征的图像检索算法相对于颜色特征和纹理特征来说，使用的稍微少一些。摘录了其中的几种算法，不做深入剖析了。 
雷霄骅·2014-08-16 13:00

图像检索：CEDD（Color and Edge Directivity Descriptor）算法

颜色和边缘的方向性描述符（ColorandEdgeDirectivityDescriptor，CEDD）本文节选自论文《Android手机上图像分类技术的研究》。 CEDD具有抽取特征速度较快，特征描述符占用空间较小的优势。下面就对CEDD原理进行详细的阐述和分析。1.颜色信息CEDD特征结合了颜色和纹理两方面信息，本小结将给出颜色信息提取的过程，重点分析RGB-HSV模型转换、10-bins模糊
雷霄骅·2014-08-16 13:00

开源图像检索工具：Caliph&Emir使用方法

是研究MPEG7标准，图像检索等等方面不可多得的好工具。在此介绍一下它们的基本使用方法。深入的研究还需要分析其源代码。Caliph是一个软件，Emir也是一个软件。
雷霄骅·2014-08-16 13:00

图像检索：几类基于内容的图像分类技术

一共有四种基于内容的图像分类方法，即颜色、纹理、形状和空间关系。1.基于颜色特征的分类技术目前，提取颜色特征己经成为几乎所有基于内容图像分类技术的重要手段。由于颜色是物体必备的视觉特性，同一类物体一般会有相似的色彩特征，所以人们就根据这一点用色彩来对图像内容进行区分。颜色直方图能够描述不同色彩在整个图像中所占的比例，即使图像内容发生了大小、旋转上的变化，它也不会有很大的差异，因此颜色直方图在很多图
雷霄骅·2014-08-16 13:00

LIRe提供的6种图像特征描述方法的评测

但是很不幸没有找到相应的中文论文）在论文《UsingLIRetoImplementImageRetrievalSystemBasedonMulti-FeatureDescriptor》中，测试了开源基于内容的图像检索类库
雷霄骅·2014-08-16 13:00

基于内容的图像检索系统（合集）

基于内容的图像检索，即CBIR(Content-basedimageretrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。
雷霄骅·2014-08-16 13:00

OpenCV 实现颜色直方图

颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。
雷霄骅·2014-08-16 13:00

LIRE的使用：创建索引

利用该索引就能够构建一个基于内容的图像检索(content-basedimageretrieval，CBIR)系统，来搜索相似的图像。
雷霄骅·2014-08-16 13:00

图像检索：几种基于纹理特征的图像检索算法

本文节选自《基于纹理的图像检索算法研究》。描述了几种基于纹理特征的图像检索算法。 
雷霄骅·2014-08-16 13:00

LIRe提供的图像检索算法的速度

本文翻译了LIRe的作者MathiasLux发表的论文《LIRe:LuceneImageRetrieval-AnExtensibleJavaCBIRLibrary》。主要介绍了LIRe的功能。节选了算法性能部分的内容。在LIRe中主要实现的图像特征有：    1.   RGB和HSV空间的颜色直方图；    2.   MPEG-7的颜色特征，包括Scalablecolor，Colorlayout和
雷霄骅·2014-08-16 13:00

图像检索：图像相似性度量

图像检索的性能不仅依赖于所抽取的图像特征，在颜色、纹理和形状等图像特征被提取出并建立起索引后，图像检索的关键就在于所采用的相似度量(或距离度量)函数。它直接关系到图像检索的结果和检索效率。
雷霄骅·2014-08-16 13:00

图像检索之纹理检索~~大数据检索

毕设做的手绘检索，一直没有搞到海量图片，真是可惜不过，前段时间有家公司找我做大数据纹理图像检索--全部都是布料----蕾丝-----真是个变态公司！！！
pandav5·2014-08-14 14:00

图像检索：CIE Lab三维直方图+卡方距离

enum{CV_8U=0,CV_8S=1,CV_16U=2,CV_16S=3,CV_32S=4,CV_32F=5,CV_64F=6}http://ggicci.blog.163.com/blog/static/210364096201261052543349/理解二维直方图的读取：理解三维直方图：第一步：先计算Lab空间中的三维直方图，我这里L、a、b分别为下面首先给出CIELab空间中三维直方图
wxcdzhangping·2014-08-04 17:00

图像检索：RGBHistogram+欧几里得距离|卡方距离

RGBHistogram：分别计算把彩色图像的三个通道R、G、B的一维直方图，然后把这三个通道的颜色直方图结合起来，就是颜色的描述子RGBHistogram。下面给出计算RGBHistogram的代码：#include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include #include usin
wxcdzhangping·2014-08-01 11:00

图像颜色特征提取

颜色直方图是最常用的一种特征：颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。
baobei0112·2014-07-21 10:00

图像检索：二维直方图+EMD距离

#include #include #include #include usingnamespacestd; #include #include #include usingnamespacecv; Matsignature(constMat&src); intmain(intargc,char*argv[]) { //定义文件流，只能读取 ifstreaminPutFile(argv[1],
wxcdzhangping·2014-07-14 11:00

图像检索：二维直方图+flann+KNN+欧几里得距离

第一步：批处理提取图像库的二维直方图，并存在到.xml中的featureHists中【第一个参数：图像的路径目录.txt第二个参数：图像特征  features.xml[保存到features.xml中featureHists]】#include #include #include usingnamespacestd; #include #include #include usingnamesp
wxcdzhangping·2014-07-11 11:00

图像检索：一维直方图+EMD距离

EMD距离详细介绍已经在在这里已经给出。思路：我们把一张图像的归一化的一维直方图作为signature的权值，也就是一般在比较两幅图像颜色直方图的EMD距离时，每一行的坐标一样，只是权重值不一样。通过以下程序，就可以得到一幅图像的signature：#include usingnamespacestd; #include #include #include usingnamespacecv;
wxcdzhangping·2014-07-08 12:00

相似图像识别检 —基于图像签名（LSH另一解释）

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）。
wishchin·2014-06-30 14:00

图像检索中为什么仍用BOW和LSH

原文链接：http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/27713453          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
wishchin·2014-06-30 12:00

应用笔画宽度变换（SWT）来检测自然场景中的文本

获取文本能够为许多视觉任务提供上下文的线索，并且，图像检索算法的性能很大部分都依赖于对应的文本检测模块。意义：传统的OCR应用于扫描文本，所以其依赖于把文本从背景像素中正确分离。
H2008066215019910120·2014-06-25 11:00

Hashing图像检索源码及数据库总结

注：原文来自我的博客：Hashing图像检索源码及数据库总结下面的这份哈希算法小结来源于本周的周报，原本并没有打算要贴出来的，不过，考虑到这些资源属于关注利用哈希算法进行大规模图像搜索的各位看官应该很有用
yongyuanstu·2014-06-10 10:00

局部颜色直方图

基于局部颜色直方图的图像检索对于形状特征复杂的图像，颜色特征是不二人选，而全局颜色直方图忽略了局部信息，效果不行，重点研究如何合理地构建局部颜色直方图。
tommy_william·2014-06-09 00:00

基于语义学习的检索

基于语义学习的检索反馈机制由来：早期研究中，基于内容的图像检索往往仅仅是视为基于视觉特征的检索，其中图像内容用视觉特征来表示，图像见的相似程度由视觉特征间的匹配程度来表示。
tommy_william·2014-06-03 00:00

常用特征提取算法

基于内容的图像搜索技术早在70年代就有机构在做相关的研究，目前比较成功的有IBM的QBIC系统，Virage公司的图像检索系统，MIT的Photobook及美国加州大学开发的Chabot。
sunboyiris·2014-05-19 17:00

【Compute Vision】,【CBIR】Bag-of-words model in computer vision

Bag-of-wordsmodelincomputervision转载之：http://www.cnblogs.com/yxy8023ustc/楼下的塘北｜BagofFeatures之于图像检索bow(
erlingmusan·2014-05-15 19:00

我们离人工智能有多远？

最近在研究图像检索时突然想到这个问题，在这里写下一些自己的思考。    人们最终所期望实现的人工智能应该是与人类具有一样的智慧或者超越人类的智慧，我们可以称之为智慧生命。
Love_CppAndC·2014-05-15 17:00

图像检索:EMD距离(Earth Mover's Distance)及纠错

转载请注明：http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/25368183在理解EMD距离模型时，需要先对《运筹学》中运输问题，做一下了解。下面给出几个运输问题的小例子，作为补充知识：那么，对于上述问题我们发现是一个产量=销量=500，即产销平衡的问题，可以提出这样的数学模型：假设运到物品的个数为，用代表运到单个物品的运费（在上述表格中都有）
wxcdzhangping·2014-05-09 14:00

著名的图像检索系统

1.QBIC(QueryByImageContent)图像检索系统是 IBM 公司 90年代开发制作的图像和动态景象检索系统，是第一个基于内容的商业化的图像检索系统。
yujin753·2014-05-06 20:00

Matlab中实现灰度共生矩阵

：louis%**************************************************************************%                  图像检索
wo1185246535·2014-04-15 18:00

【*_*】【CBIR】【Color】颜色聚合向量Color Coherence vector CCV

ColorCoherencevectorCCV In HDU-Lab_532 on April8,2014 at 19:00pmwrittenbyerlingmusan(HuangQianRu)一．颜色直方图颜色特征是在图像检索中应用最为广泛的视觉特征
erlingmusan·2014-04-08 19:00

关于准确率（Precision），召回率（Recall），F1-Measure的解析

在做图像检索时，通常会遇到准确率(Precisio)、召回率(Recall)，在此记录一下他们的含义我们用P代表Precision，R代表Recall简单来说，Precision指的是检索出来的条目中有多少是准确的
zaozxueyuan·2014-03-30 21:00
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