图像检索(3):BoW实现

【图像检索(3):BoW实现】的更多相关文章

图像检索(3):BoW实现

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…

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,这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果.后来我就逐渐产生两个疑问: 1)BOW在检索时好于LSH,那么为什么不…

SIFT+BOW 实现图像检索

原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等.本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计. 图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两类,一类是基于文本的图像检索(Text Based Image Retrieval),另一类是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval…

计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words)

计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words) Bag-of-words 读 'xw20084898的专栏'的blogBag-of-words model in computer vision Bag-of-words 模型之前教研室有个小伙伴在做文本方面的东西,经常提及词袋模型,只知道是文本表示的一种,可是最近看的关于CV的论文中也出现BoW模型,就很好奇BoW到底是个什么东西. BoW起始可以理解为一种直方图统计,开始是用于自然语言处理和信息检索中的一种简单的文档表示方法. 和…

Bag of Words(BOW)模型

原文来自:http://www.yuanyong.org/blog/cv/bow-mode 重复造轮子并不是完全没有意义的. 这几天忙里偷闲看了一些关于BOW模型的知识,虽然自己做图像检索到目前为止并没有用到过BOW模型,不过了解一下BOW并不是一件毫无意义的事情.网上关于理解BOW模型也很多,而且也很详细,再写一点关于BOW模型的理解,无异于重新造一次轮子,不过我一直坚信重复造轮子并不是完全没有意义的,重要的是你能够从中学到很多的知识,如果可能,你甚而再这个重复造轮子的过程中发现新问题,并进行…

图像检索(5):基于OpenCV实现小型的图像数据库检索

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…

图像检索(4):IF-IDF,RootSift,VLAD

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…