こんにちは私はコンテンツベースの画像検索に関連するプロジェクトを持っています。このプロジェクトでどのような基準をとるべきか疑問です。これを検索すると、特徴抽出と画像セグメンテーション、および領域操作の2つの方法がありました。どちらの方法がより効率的ですか？
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ない。この質問への回答には、yor側での再調査が必要になります。画像認識は通常、次の手順で行われます
- 不要な機能を除外するためのいくつかの前処理（コンテキストに応じて、テキスト認識の場合は画像を2値化し、顔認識の場合はグレースケールにすることができます...）
- 関心領域の検索（テキスト認識の場合は、テキスト行/グリフを検索しようとします。顔の場合は、haarカスケードを適用して、顔がどこにあるかを検索します。これも画像セットによって異なります）
- 特徴抽出（さまざまな方法があります。Huのようないくつかの形状の不変モーメントは良い解決策です。顔の場合、ゼルニケモーメントでより良い結果を得ることができます-それらは極座標に基づいています）
- マッチング（簡単な部分：いくつかの特徴ベクトル（通常は2倍）があり、それを他の特徴ベクトル/ベクトルのクラスと一致させる必要があります-ここではクラスター分析を行いますが、さまざまな手法もあります）
JavaOCRプロジェクト（Androidのテキスト認識）ですべてが一緒に動作しているのを見るかもしれませんが、リリースはかなり古いので、ソースからコンパイルしてください）：
于 2012-05-04T07:39:09.513 に答える