针对这些包含丰富视觉信息的海量图片，如何在这些浩瀚的图像库中方便、快速、准确地查询并检索到用户所需的或感兴趣的图像，成为多媒体信息检索领域研究的热点。 图像检索按描述图像内容方式的不同可以分为两类，一类是基于文本的图像检索(TBIR, Text Based Image Retrieval)，另一类是基于内容的图像检索(CBIR, Content Based 随着图像数据快速增长，针对基于文本的图像检索方法日益凸现的问题，在1992年美国国家科学基金会就图像数据库管理系统新发展方向达成一致共识，即表示索引图像信息的最有效方式应该是基于图像内容自身的。 自此，基于内容的图像检索技术便逐步建立起来，并在近十多年里得到了迅速的发展。 基于内容的图像检索技术将图像内容的表达和相似性度量交给计算机进行自动的处理，克服了采用文本进行图像检索所面临的缺陷，并且充分发挥了计算机长于计算的优势，大大提高了检索的效率，从而为海量图像库的检索开启了新的大门
基于树的图像检索方法将图像对应的特征以树结构的方法组织起来，使得在检索的时候其计算复杂度降到关于图像库样本数目n的对数的复杂度。基于树结构的搜索方法有KD-树8、M-树9等。 此外，基于树结构的检索方法在构建树结构的时候其占用的存储空间往往要比原来的数据大得多，并且对数据分布敏感，从而使得基于树结构的检索方法在大规模图像数据库上也会面临内存受限的问题。 相比基于树结构的图像检索方法，基于哈希的图像检索方法由于能够将原特征编码成紧致的二值哈希码，使得基于哈希的图像检索方法能够大幅的降低内存的消耗，并且由于在计算汉明距离的时候可以使用计算机内部运算器具有的 基于哈希的图像检索方法其关键之处在于设计一个有效的哈希函数集，使得原空间中的数据经过该哈希函数集映射后，在汉明空间其数据间的相似性能够得到较好的保持或增强。 在面向大规模图像检索时，除了采用图像哈希方法外，还有另一类方法，即向量量化的方法，向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product Quantization)方法，它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积
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基于内容的图像检索技术 ? 相同物体图像检索 相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。 相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。 相同类别图像检索 对给定的查询图片，相似图像检索的目标是从图像库中查找出那些与给定查询图像属于同一类别的图像。 相同类别图像检索目前已广泛应用于图像搜索引擎，医学影像检索等领域。 对于相同类别图像检索，面临的主要问题是属于同一类别的图像类内变化巨大，而不同类的图像类间差异小。 ，能够降低的维度还是有限的，因而对于这一类图像检索，同样有必要为它构建够高效合理的快速检索机制，使其适应大规模或海量图像的检索。
大规模图像检索特点 无论是对于相同物体图像检索还是相同类别图像检索，在大规模图像数据集上，它们具有三个典型的主要特征：图像数据量大、特征维度高以及要求相应时间短。 得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段 ，研究者们在验证图像检索算法性能的时候，用得比较多是corel1k，该图像库共1000张图片，与今天同样可以用于图像检索的最流行的图像分类库imageNet数据集相比，其量级已经有了成千上万倍的增长，因而图像检索应满足大数据时代的要求 图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。 — 近似最近邻(ANN, Approximate Nearest Neighbor)搜索方法，并提出了很多高效的检索技术，其中最成功的方法包括基于树结构的图像检索方法、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法
OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取图像的特征，使其成为图像描述符。 这些图像特征，也就是图像描述符，可以作为图像搜索的数据库。 个人感觉就是，和「以图搜图」有点像。 ? 提了好几次特征了，那么什么是图像的特征呢？ 图像特征就是指有意义的图像区域，具有独特性或易于识别性，比如角点、斑点以及高密度区。 角点可以通过OpenCV的cornerHarris来识别。 「SIFT」则是一种与图像比例无关的角点检测方法，尺度不变特征变换。 采用DoG和SIFT来检测关键点并提取关键点周围的特征。 剩下的太难了，以后慢慢了解~ / 02 / 图像检索 采用FLANN匹配，近似最近邻的快速库。 原始图片如下，为微博的Logo。 ? 目标图片如下，包含新浪微博的名称。 ? 代码如下。 也就意味着，我们能够利用原始图片(微博logo)从一个包含目标图片的图片库里检索到目标图片(包含微博logo)。 以图搜图，这还是很相似的。 当然，我并不知道以图搜图到底是通过何种办法实现的。
图像检索评价指标 1. Precision & Recall & F-Score ---- image.png 2.
基础概念 VLAD是vector of locally aggregated descriptors的简称，是由Jegou et al.在2010年提出，其核心思想是aggregated(积聚)，主要应用于图像检索领域 1.2 相关方法优缺点 在深度学习时代之前，图像检索领域以及分类主要使用的常规算法有BoW、Fisher Vector及VLAD等。 方法的核心思想是提取出关键点描述子后利用聚类的方法训练一个码本，随后每幅图片中各描述子向量在码本中各中心向量出现的次数来表示该图片，该方法的缺点是需要码本较大；FV方法的核心思想是利用高斯混合模型(GMM)，通过计算高斯混合模型中的均值、协方差等参数来表示每张图像 1.3 VLAD算法 VLAD算法可以看做是一种简化的FV，其主要方法是通过聚类方法训练一个小的码本，对于每幅图像中的特征找到最近的码本聚类中心，随后所有特征与聚类中心的差值做累加，得到一个k*d的vlad PCA降维并对其归一化 *(5) 得到VLAD后，使用ADC方法继续降低储存空间和提高搜索速度 其中步骤4、5可选，在步骤3得到残差累加向量后进行L2归一化即可用欧氏距离等计算两张图片的相似性从而实现图片检索
关于比较加密技术，看了一篇论文，《移动云环境下密文图像检索技术研究》，里面提到的比较加密技术不是很了解，很多困惑，想针对此方案作出点修改，不知如何下手？
深度学习在计算机视觉领域中的应用越来越广泛，其中动物图像检索算法是一个重要的应用场景。本文将介绍一种基于深度学习的动物图像检索算法，并提供相应的代码实现。 实验结果表明，本算法能够准确地检索出与查询图片相似的图片。下图展示了一些检索结果。 四、总结本文介绍了一种基于深度学习的动物图像检索算法，采用ResNet50作为特征提取器，通过计算特征向量之间的相似度，实现了高效准确的图片检索。我们提供了相应的代码实现，供读者参考。 实验结果表明，该算法能够准确地检索出与查询图片相似的图片，同时具有非常高的检索速度和准确率。 这种基于深度学习的动物图像检索算法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以为生物学、动物保护等领域提供有效的技术支持。
同样图像也是对象的一种； 它是有RGB三基色的像素点组合合成；RGB本身就是一张图像的属性；[0~255]是属性值域值。 但是同一张图像经过裁剪、旋转、光线的调节、滤镜是图像的像素值发生巨大的变化，所以如何简单粗暴的匹配两张图像的像素的精准确率就会大打折扣。 利用时间序列+动态规划的弹性匹配是一个稳定匹配相似图像的方法。 1，构造图像的时间序列。 将图像的RGB值，首尾拼接成一个一维数组；以索引下标作为横轴，RGB值作为纵轴，我们可以绘制出一个时间序列的折线图。 绿色标记出了最优的滤镜，最优路径的累积值越小，可以判断两个图像的相似度越高。 这里我们也选择使用动态规划来找最优路径。
Retrieval 简要介绍CBIR系统流程 Deep Image Retrieval: Learning global representations for image search（很有意思，包括了目标检测和检索 ） 基于多层 CNN 特征的图像检索技术 Paper: awesome-cbir-papers Paper: Three things everyone should know to improve object
二、基于内容的图像检索流程 图像内容检索流程与文本检索流程类似，但二者信息表征方法不同。文本通过词频计算BoW来表征一段文本内容，而图像则使用视觉特征来表示。 基础得到的视觉词库，计算所有图像（或视频中帧）数据的BoVW向量。检索进程启动时，将目标数据库中所有图像的BoVW向量构建索引。 检索时，只需要计算那些与当前查询图像包含相同单词的图像的BoVW向量间的距离即可，即通过减小搜索范围来降低搜索复杂度。 2015年的这篇论文[6]调研和评估了应用于图像检索时，各种特征聚合方法作用于深度卷积特征得到图像的全局特征表示。 ebay基于深度哈希特征的相似图像检索方法，包括特征提取和检索策略以及检索基础架构的技术方案。
前言 最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。 在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。 图像指纹 图像指纹和人的指纹一样，是身份的象征，而图像指纹简单点来讲，就是将图像按照一定的哈希算法，经过运算后得出的一组二进制数字。如下图所示： ? 现在诸如谷歌识图、百度识图几乎都是采用深度学习的方式进行相似性检索，这个下篇文章介绍。 为什么余弦相似度不适合用来检测图片相似度 最后我们来讨论下为什么不使用余弦相似度来检测图片的相似度。 想要制作一个图像检索系统虽然第一步都是比较图像的相似度，但现如今大多数都是通过深度学习的方法提取出图像特征，然后再进行比较，准确率大大提升。
目前我主要致力于大规模图像检索研究，在图像检索中除了专注与duplicate search外我也花很大力气在哈希大规模图像检索上。在研究的过程中，我发觉几乎很少有研究者提供不同对比方法的代码。 从用于分类的深度神经网络的最后一个卷积层提取和聚合的特征已被证明是用于各种任务的有用的图像描述符，如迁移学习和图像检索。在基于内容的图像检索中，通常会将视觉上相似的图像聚类在该特征空间中。 本项目通过视觉级别搜索，细粒度类别（实例检索）和图像-文本互搜的方式来测试通用多媒体检索。 24、Mirror 从表面重建中学习匹配图像检索。 Mirror是用于3D重建和相关应用程序的可匹配图像检索管道。与典型的对象检索不同，可匹配的图像检索旨在查找重叠度大的相似图像。
借助于卷积神经网络CNN强大的建模能力，图像检索的精度越发提高。 本次分享，将会从基础分享图像检索的原理和流程，并具体讲解图像局部特征和全局特征的差异性，最后以图像检索比赛为案例，进行独家的分享。 图像检索入门 介绍图像检索的定义、图像检索的典型应用和流程 2. 图像检索特征 介绍图像全局特征和图像局部特征，进而图像检索过程 3. 图像检索案例 以图像检索的应用和竞赛为案例，讲解解决方案 图像检索入门 ? 文字检索与内容检索 ? CBIR 应用场景 ? 成熟的图像检索应用涉及到相关算法，也是一个工程问题 ? 图像检索的本质是特征提取和相似度计算的过程 ? 图像检索特征 ? 即使相差万里的图像也有可能是相似的 ? 如果图像相似，则图像特征也相似 ? 局部特征与全局特征 ? 简易代码示例 ? 图像检索案例 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 总结 ? 视频链接 https://tianchi.aliyun.com/course/live?
sift检索结果： ? ? ? ? cnn检索结果： 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? 原图： ? 检索图： ? from matplotlib import pyplot as plt # get_ipython().magic('matplotlib inline') # ### 基于SIFT,BOW的图像检索 # #### 1、SIFT提取每幅图像的特征点 # #### 2、聚类获取视觉单词中心（聚类中心），构造视觉单词词典 # #### 3、将图像特征点映射到视觉单词上，得到图像特征 # #### 4、计算待检索图像的最近邻图像 ])) plt.show() # 暴力搜索 def retrieval_img(img_path,img_dataset,centures,img_paths): ''' 检索图像 ，找出最像的几个 img:待检索的图像 img_dataset:图像数据库 matrix num_close:显示最近邻的图像数目 centures:聚类中心 img_paths
由于其较低的计算成本和较高的存储效率，是图像搜索和视频搜索中最常使用的技术之一。一般来说，哈希算法可将高维数据编码为一组二进制代码，与此同时还能保持图像或视频的相似性。 「CNNH」[19] 是早期将深层神经网络与哈希编码融合的工作之一，该工作包括两个阶段来学习图像特征表示和哈希编码。CNNH 的一个缺点是通过学习得到的图像特征表示不能及时反馈给哈希编码。 「3」大量的实验结果表明，我们的方法在图像检索问题上，取得了比现最好方法更好的结果，从而验证了我们方法的有效性。 论文：Deep supervised discrete hashing 论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.10999 摘要：随着网络上图像和视频数据的快速发展，近几年图像及视频检索也被广泛的研究 得益于深度学习的发展，深度哈希方法在图像检索方面也取得了一定的成果。然而，之前的深度哈希方法还是存在一些限制「例如，没有充分利用语义信息」。
之前因为学习Keras的缘故，看到一个图像检索的Demo，代码实现了输入一张查询照片，检索出最相似的n张照片的效果。 ? 图像检索示例 进而用t-SNE将所有照片降至2维，以便可视化并观察相似照片是否聚集到了一起。 你可能又会好奇，标题不是说好了介绍图像检索的嘛，怎么又扯到深度学习上了，到底是如何实现检索出相似图像，如何用t-SNE对海量图像进行可视化的呢？这其中的缘故，且听我慢慢道来。 那么原本用于图像识别，比如识别一张图像里到底是猫还是狗的卷积神经网络，又是结合到图像检索上的呢？ CNN.jpg 而如果把分类器去掉，用剩下的特征提取器对海量图像分别提取特征，并借助余弦相似度等衡量指标，我们就能实现上述的图像检索效果了。
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，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义 基于内容的图像检索 哈希方法-提升检索速度 在CBIR中，查询速度和查询准确率是一对需要权衡的指标。查询速度方面，可以使用二值哈希的方法来大幅度提升。 深度哈希(deep hash)将CNN与哈希图像检索结合，同时拥有检索精度高，速度快的特点。其方法可以概括为，训练一个CNN网络将图像映射成较低维度的特征，再将特征转化为二进制码进行检索。 文中方法示意图 上海交通大学图像所研究团队提出了一种基于深度哈希的图像检索算法，在检索准确率(mean average presision)以及训练速度上表现不错，模型简单，可实用性强。 语义不平衡(Semantically Uneven)是指如下情况，三类图片[人，轿车，卡车]作图像检索，输入卡车图像应该在卡车之外优先检索出轿车而不是人。
104447447 本文介绍我们最新的工作《Progressive Local Filter Pruning for Image Retrieval Acceleration》，采用剪枝方法解决深度网络图像检索的加速问题 一、简介： 近年来，深度学习在图像检索领域取得了“垄断性”地位，而“深”层网络的应用，如Resnet, Densnet等，也在不断刷新图像检索领域的记录。然而，鲜有文章关注检索速度的优化。 在实际应用中，图像检索速度是考核应用系统重要指标之一。 为提高图像检索网络的执行效率，模型压缩是一种可行的方案。现有模型压缩方法大多用于解决分类任务，其网络输出为离散的类别信息。 与分类任务不同，图像检索网络的输出一般为连续的特征数据。 因此，图像检索网络对于压缩算法更加敏感。也就是说，网络微小改动，可能导致输出特征发生较大变化。 同样，如下表，在图像检索应用上，我们方法同样能够在压缩率较高或者相当的情况下，取得要优于其它方法的结果。 ?
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