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图像检索:基于内容的图像检索技术(一)

经过十来来的发展,基于内容的图像检索技术已广泛应用于搜索引擎、电子商务、医学、纺织业、皮革业等生活的方方面面。...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...而且随时不断外来的图像在入库时离不开人工的干预;其次,”一图胜千言”,对于需要精确的查询,用户有时很难用简短的关键字来描述出自己真正想要获取的图像;再次,人工标注过程不可避免的会受到标注者的认知水平、言语使用以及主观判断等的影响,因此会造成文字描述图片的差异...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

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图像检索:基于内容的图像检索技术(四)

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。...虽然基于树结构的检索技术大大缩减了单次检索的响应时间,但是对于高维特征比如维度为几百的时候,基于树结构的索引方法其在检索时候的性能会急剧的下降,甚至会下降到接近或低于暴力搜索的性能,如表2.1所示,在LabelMe...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。

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图像检索:基于内容的图像检索技术(二)

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。...相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval),近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索,并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上...,在进行检索时,物体的形变也会对检索结果造成很大的影响。...为了更好的区分相同物体检索和相同类别检索这两种检索方式区,仍以图1.3左图所举的”蒙娜丽莎”为例,用户如果感兴趣的就是”蒙娜丽莎”这幅画,那么检索系统此时工作的方式应该是以相同物体检索的方式进行检索,但如果用户感兴趣的并不是...,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

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图像检索:基于内容的图像检索技术(三)

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...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。...随着视觉数据的快速增长,面向大规模视觉数据的基于内容的图像检索技术不论是在商业应用还是计算机视觉社区都受到了极大的关注。...,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。

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图片文字视频跨模态检索综述

然而这些搜索技术大多是针对单一模态内 检索,如基于关键字的检索和基于内容检索,它 们只执行相同媒体类型的相似性搜索,如文本检索、 图像检索、音频检索和视频检索。...例如,用户正在游览长城, 希望通过拍照检索相关的文本、音频等材料作为指 南。通常,跨模态检索的目的是以一种模态的数据作为查询来检索相关的其它模态数据。...近些年来,跨模态检索引起了研究者广泛的研究 兴趣。一般来说,与传统的单模态检索方法相比, 跨模态检索需要构建跨模态关系模型,以便用户可 以通过提交他们所拥有的模态来检索他们期望的模 态。...因此,跨模态检索的挑战在于如何度量不同模 态数据之间的内容相似性,也称之为异质鸿沟问题 (heterogeneity gap)。...Peng 等人 (2017)在 2017 年发表了跨模态检索的综述论文, 但当时没有对 2017 年之后的跨模态检索方法进行 总结。

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基于内容的图像检索技术:从特征到检索

来自 | 知乎 作者 | 赵丽丽 编辑 | 新机器视觉 在介绍视觉内容检索流程前,先来回顾下文本检索流程。 一、相似文本检索 相似文本检索可以分成构建词库、构建索引和检索三部分,如下图所示。 ?...文本检索过程实际上可以理解为文本特征匹配的过程,以上过程文本使用词袋向量(Bag-of-Words,BoW)来表征文本内容。...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。...Video-Google提供了经典的基于内容的图像检索流程,核心技术可以总结为两点:特征提取和近邻查找。...Pinterest[17]这篇技术论文的公开时间早于ebay,整体内容与ebay类似,从特征到检索架构介绍视觉相似检索。此外,这篇文章提到了实际场景中常遇到的大规模图像数据检索服务的特征更新问题。

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基于内容的图像检索技术综述-CNN方法

导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征,它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变,都具有不变性,是当时最重要的图像特征提取方法之一。...在图像检索问题中,目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。基于全局的方法直接使用卷积神经网络提取整幅图像的特征,作为最终的图像特征。...例如使用滑动窗口来得到图像区域时,由于没有考虑到图像的颜色、纹理、边缘等视觉内容,会产生大量无语义意义的区域,为之后的聚合过程带来冗余和噪声信息。...在生成图像区域时,使用基于内容的无监督对象生成方法,即通过图像颜色、纹理、边缘等视觉信息以聚类的方式来生成图像区域。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点,己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。

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基于内容的图像检索技术综述-CNN方法

导言 传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征,它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变,都具有不变性,是当时最重要的图像特征提取方法之一。...例如使用滑动窗口来得到图像区域时,由于没有考虑到图像的颜色、纹理、边缘等视觉内容,会产生大量无语义意义的区域,为之后的聚合过程带来冗余和噪声信息。...在生成图像区域时,使用基于内容的无监督对象生成方法,即通过图像颜色、纹理、边缘等视觉信息以聚类的方式来生成图像区域。...哈希学习凭借着检索速度快和存储成本低的优点,己经成为图像检索领域最受欢迎和有效的技术之一。...5、OpenCV4.0实现人脸识别 6、基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法 7、为什么不建议你入门计算机视觉 8、机器视觉检测系统中这些参数你都知道么?

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图片内容文字用Java怎么实现?

对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情。与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们。 另一方面,计算机的工作需要具体的和有组织的内容。...针对这些任务,光学字符识别(OCR)被设计成一种允许计算机以文本形式“阅读”图形化内容的方法,和人类工作的方式相似。虽然这些系统相对准确,但仍然可能有相当大的偏差。...它主要用于读取计算机在黑白图片上生成的文字,并且结果的准确度较好。但这不是针对真实世界的文本。...然后我们调用 doOCR() 方法,该方法接受一个文件参数并且返回一个字符串——提取的内容。 让我们给它提供一张有着大而清晰的黑色字符的白色背景图片: ?...当你想把内容数字化时,光学字符识别可以很快上手,特别是针对文档。他们很容易被扫描,并且提取的内容准确度也较好。当然,为了避免潜在的错误,对结果文档进行校对总是明智的。

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