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クエリ画像特徴と各画像データベース特徴との距離 (D) を計算し、表示 (ユーザーに対する n 類似画像) するため。

私は次のアプローチを使用しようとします：

2 つのしきい値を選択します(T1, T2)。最初のものについては、 ( )D2よりも大きいすべての距離 ( ) を ( T1) という変数に保持し、( ) よりも小さいL1すべての距離 ( ) を別の変数 ( ) に保持します。次に、次の方法で類似度を計算します。D2T2L2

S(i) = L2 * average(D3) / (L3^2)

これらのしきい値をどのように選択できますか? しきい値を計算する方法はありますか、それともランダムに選択する必要がありますか?

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あなたの表現が理解できません。正確には何D3ですか？のインデックスiはS(i)、データベース内の i 番目の画像を参照していると思います。D または Liも索引付けされていますか? 一般に、このような問題では、適切な類似度を選択し、 ROCやPrecision-Recall曲線などの方法でさまざまなアプローチを比較することがより重要です。それまでは、しきい値について心配する必要はありません。

于 2011-03-29T05:42:52.200 に答える