TF-IDF RootSift VLAD TF-IDF TF-IDF是一种用于信息检索的常用加权技术,在文本检索中,用以评估词语对于一个文件数据库中的其中一份文件的重要程度.词语的重要性随着它在文件中出现的频率成正比增加,但同时会随着它在文件数据库中出现的频率成反比下降.像'的','我们','地'等这些常用词在所有文章中出现的频率会很高,并不能很好的表征一个文档的内容. 同样的在图像检索中也引入了IF-IDF权重, 词频(Term Frequency,TF) 一个visual word在一个图像…

本文对前面的几篇文章进行个总结,实现一个小型的图像检索应用. 一个小型的图像检索应用可以分为两部分: train,构建图像集的特征数据库. retrieval,检索,给定图像,从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下: 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的sift特征 对得到的sifte特征集合进行聚类,聚类中心就是Vocabulary 对图像集中的图像重新编码表示,可使用BoW或者VLAD,这里选择VLAD. 将图像集中所有图像的VLAD表示组合到一…

在上一篇文章中图像检索(2):均值聚类-构建BoF中,简略的介绍了基于sift特征点的BoW模型的构建,以及基于轻量级开源库vlfeat的一个简单实现. 本文重新梳理了一下BoW模型,并给出不同的实现. 基于OpenCV的BoW实现 BoWTrainer的使用 词袋模型开源库DBoW3 BoW BoW模型最初是为解决文档建模问题而提出的,因为文本本身就是由单词组成的.它忽略文本的词序,语法,句法,仅仅将文本当作一个个词的集合,并且假设每个词彼此都是独立的.这样就可以使用文本中词出现的频率来对文档…

今天主要回顾一下关于图像检索中VLAD(Vector of Aggragate Locally Descriptor)算法,免得时间一长都忘记了.关于源码有时间就整理整理. 一.简介 虽然现在深度学习已经基本统一了图像识别与分类这个江湖,但是我觉得在某些小型数据库上或者小型的算法上常规的如BoW,FV,VLAD,T-Embedding等还是有一定用处的,如果专门做图像检索的不知道这些常规算法也免得有点贻笑大方了. 如上所说的这些算法都大同小异,一般都是基于局部特征(如SIFT,SURF)等进行特…

CVPR14 图像检索papers——图像检索 1.  Triangulation embedding and democratic aggregation for imagesearch (Orals) 2.  Collaborative Hashing (post) 3.  Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate ImageRetrieval (post) technical report 4.  Bayes Merging…

1.首先.我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描写叙述符. 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.详细方法为:推断图像的每一个特征点与哪个类心近期.近期则放入该类心,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,生成终于的bof.(因为每一个类心对图像的影响不同.比方超市里条形码中的第一位总是6,它对辨别产品毫无作用.因此权重要减小). 5.对query进来的图像也进行3.4步操作,生成一列que…

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区…

在图像检索时,通常首先提取图像的局部特征,这些局部特征通常有很高的维度(例如,sift是128维),有很多的冗余信息,直接利用局部特征进行检索,效率和准确度上都不是很好.这就需要重新对提取到的局部特征进行编码,以便于匹配检索. 常用的局部特征编码方法有三种: BoF VLAD FV 本文主要介绍基于k-means聚类算法的BoF的实现. BoF的原理 k均值聚类概述 使用OpenCV实现的BoF BoF 该方法源自于文本处理的词袋模型.Bag-of-words model (BoW model)…

概述 基于内容的图像检索技术是采用某种算法来提取图像中的特征,并将特征存储起来,组成图像特征数据库.当需要检索图像时,采用相同的特征提取技术提取出待检索图像的特征,并根据某种相似性准则计算得到特征数据库中图像与待检索图像的相关度,最后通过由大到小排序,得到与待检索图像最相关的图像,实现图像检索.图像检索的结果优劣取决于图像特征提取的好坏,在面对海量数据检索环境中,我们还需要考虑到图像比对(图像相似性考量)的过程,采用高效的算法快速找到相似图像也至关重要. 在构建图像特征库的时候,通常不会使用原始…

CVPR14年关于图像检索方面的papers,汇总成一个list,方便阅读. 图像检索 Triangulation embedding and democratic aggregation for image search (Orals) Collaborative Hashing (post) Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate Image Retrieval (post) technical report Bayes M…