現在、オブジェクト認識（オブジェクト分類の詳細）のためのCBIRシステムの実装を扱っていますが、機能検出器と記述子が機能しているので、コンテンツベースのタスクでこれらの機能を処理するための最良の方法を見つけようとしています。画像検索。
私の知る限り、このタスクには2つの主要な傾向があります。それは、離散的アプローチと連続的アプローチです。ここで、discreteは、テキスト検索を参照するメソッドを適用するための転置インデックスを構築するためのbag-of-visualワードやコードブックなどのメソッドを表し、continuousは、kdツリーと最近傍分類を使用したBestBinFirst検索などのメソッドを表します。
したがって、これら両方のアプローチの主な違いの1つは、1つは視覚的な単語などの機能の追加表現で機能し、もう1つは記述子から計算されたnD機能で機能することです。
私の質問は今、私のタスクに最適なアプローチを見つけるのに役立つ可能性のあるCBIRの2つの方法の比較はありますか？