图像检索(2):均值聚类-构建BoF
在图像检索时，通常首先提取图像的局部特征，这些局部特征通常有很高的维度（例如，sift是128维），有很多的冗余信息，直接利用局部特征进行检索，效率和准确度上都不是很好。这就需要重新对提取到的局部特征进行编码，以便于匹配检索。 常用的局部特征编码方法有三种： BoF VLAD FV ...
原文：Bag of Features (BOF)图像检索算法
.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。 .再用k means算法对图像库中的特征点进行训练，生成类心。 .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。 .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 ，它对辨别 ...
2018-02-02 17:11 1 1997 推荐指数：
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