基于Bag-of-words模型的图像检索提升准确性
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更新于2024-08-11
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【计算机视觉】图像检索是计算机视觉领域的一个重要分支,它的发展历程可以追溯到20世纪70年代的文本基图像检索(TBIR)。TBIR主要通过文本描述(如绘画作品的作者、年代、风格等)来查找图像,这种方法受限于文本描述的准确性。随着技术的进步,90年代后出现了基于内容的图像检索(CBIR),它更注重图像本身的内容特征,如颜色、纹理和布局,这是CBR(基于内容检索)的一部分,也包括对视频和音频等多媒体信息的检索。
CBIR的检索原理主要包括三个步骤:首先,理解用户需求,将用户的查询转化为可以搜索索引数据库的参数;其次,对图像数据进行收集、处理,提取特征并建立索引;最后,利用相似度算法计算查询与数据库中的匹配度,返回满足阈值的结果,并按相似度排序展示。为了提高检索精度,CBIR会结合用户反馈,实现一个交互式的搜索过程,不断优化搜索结果。
在技术细节上,基于Bag-of-words模型的图像检索是CBIR的一种常用策略。Bag-of-words模型假设文档可以被看作单词的无序集合,忽略了语法和句法结构,只关注每个单词的独立出现。在这个模型中,每个文档会被表示为一个词汇表中的单词频率向量。比如,给出的两个文档,通过构建词典{Bob, like, to, play, basketball, also, football, games, Jim, too},我们可以用整数编码表示为10维向量,即使文档的顺序不同,但相同单词的存在不影响检索。
总结来说,计算机视觉的图像检索技术经历了从文本描述到内容分析的转变,其中Bag-of-words模型是实现高效检索的关键工具。通过理解和处理图像内容特征,以及与用户的交互反馈,CBIR在提升图像检索准确性和用户体验方面取得了显著进步。这不仅在艺术作品检索、商品识别等领域有广泛应用,也是未来人工智能发展中的重要基石。
2022-04-21 上传
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