在图像检索领域,一种关键的技术是利用小规模编码本进行高效检索。小规模编码本,比如BoW (Bag of Words)、VLAD (Vector of Locally Aggregated Descriptors) 和 FV ( Fisher Vectors) 等,因其较低的时间复杂度,特别适合处理包含几千到几百个视觉词汇的大规模图像数据。VLAD和FV模型在生成编码本时,通过平面k-means聚类算法通常生成较小的编码本,如64维、128维或256维,这有助于减少计算需求。
VLAD和FV模型分别侧重于局部特征的聚合和量化,它们能够捕获图像区域的统计信息,从而生成具有代表性的全局特征向量。这些编码本不仅在图像检索中扮演核心角色,还支持大范围内的搜索和相似性评估。BoW模型虽然简单,但通过压缩向量,如《Multiple measurements and joint dimensionality reduction for large scale image search with short vectors》所述,能够在一定程度上提高效率,减少存储空间。
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 特征在2003年后因其在图像变换不变性方面的优秀表现,推动了基于局部描述符的图像检索方法的研究。然而,随着深度学习的兴起,特别是卷积神经网络(CNN)的广泛应用,基于CNN的图像表示方法逐渐成为主流。CNN能够学习到多层次的抽象特征,不仅在性能上超越了传统的局部描述符,而且对于图像内容的理解更为深入。
《SIFTMeetsCNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》,这是一篇发表在2018年TPAMI(《计算机视觉与模式识别》)的重磅综述文章,它回顾了过去十多年间图像检索技术的发展,包括各种编码和检索算法的比较,以及在大规模数据集上的实验评估。无论是初学者还是资深研究者,这篇文章都能提供丰富的知识和洞见,帮助读者了解和跟进这个领域的最新进展。
图像检索的关键在于选择合适的特征提取和编码策略,如小规模编码本的使用,以及结合传统方法(如SIFT)与深度学习技术(如CNN)。通过不断优化和创新,图像检索在解决实际应用问题上发挥着重要作用。