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2018-06-22 发布于江苏
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基于内容的图像检索（Content-basedimageretrieval）2

基于内容的图像检索（ Content-based image retrieval）孙丙宇中科院合肥智能所基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）：用关键字或自由文本对其进行描述。基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）：提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等相似度：马氏距离，欧氏距离等相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大存在问题 Gap：存在问题关键：特征提取。找一个最优的特征要难于找出几个次优的特征多特征－－几个次优的特征可以组成一个最优的特征（1）Concatenating＋PCA…：维数灾难（2）决策融合：不同特征分别检索，然后所有检索结果融合再一起决策融合关键：不同特征的权值从训练样本的性能到测试样本的性能:(1) 交叉验证法（2）基于SVM的方法：多特征融合后应该能增加学习机器的泛化性能基于SVM的多特征检索方法 Margin: 样本到分类决策面的最近距离欢迎提问和讨论！ * * Demo s.t: , *