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…

在深度学习在图像识别任务上大放异彩之前,词袋模型Bag of Features一直是各类比赛的首选方法.首先我们先来回顾一下PASCAL VOC竞赛历年来的最好成绩来介绍物体分类算法的发展. 从上表我们可以发现,在2012年之前,词袋模型是VOC竞赛分类算法的基本框架,几乎所有算法都是基于词袋模型的,可以这么说,词袋模型在图像分类中统治了很多年.虽然现在深度学习在图像识别任务中的效果更胜一筹,但是我们也不要忘记在10年前,Bag of Features的框架曾经也引领过一个时代.那这篇文章就是要…

使用MATLAB实现图像的识别,这是MATLAB官网上面的例子,学习一下. http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/image-category-classification-using-bag-of-features.html 这个算法叫做a bag of features approach for image category classification,用于识别小图片里面的是小狗.小猫.还是火车.船等. 首先要下载原材料,用于训练 % L…

2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+ 由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的<Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化>,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流. 下载地址是我的实验室…

本文翻译了LIRe的作者Mathias Lux发表的论文<LIRe: Lucene Image Retrieval - An Extensible Java CBIR Library>.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Scalable color,Color layout和Edge Histogram:    …

最开始仿真和精度测试,基于 matlab 完成的. Demo_MakeTable.m (生成 Hash 表) %======================================== %*********************************** %******* 设定参数: ***************** %******* l : hash表个数 ******** %******* k : 各表关键字个数 ******* %=======================…

先贴上这两天刚出炉的C++代码.(利用 STL 偷了不少功夫,代码待优化) Head.h #ifndef HEAD_H #define HEAD_H #include "D:\\LiYangGuang\\VSPRO\\MYLSH\\HashTable.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <time.h> #include <cstdlib> #include <vec…

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内…

Bag of Feature 是一种图像特征提取方法,它借鉴了文本分类的思路(Bag of Words),从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」,形成一个字典,再统计每张图片中出现的「关键词」数量,得到图片的特征向量. Bag of Words 模型 要了解「Bag of Feature」,首先要知道「Bag of Words」. 「Bag of Words」 是文本分类中一种通俗易懂的策略.一般来讲,如果我们要了解一段文本的主要内容,最行之有效的策略是抓取文本中的关键词,根据关键词出现的频率确…

http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/52518587 图像相似性搜索的原理 BOW 原理及代码解析 Bag Of Visual Words 三大步 OpenCV应用----BOW篇 Bag of Word闲谈 论文提要“Visual Categorization with Bags of Keypoints” Bag of Features (BOF)图像检索算法 老司机带你检测相似图片 哈希算法:均值~.感知~(DCT).差异~ ba…