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画像のデータセットから類似の画像を見つけるプログラムを作成しようとしています。手順は次のとおりです。

  • すべての画像の SURF 記述子を抽出する
  • 記述子を保存する
  • 格納された記述子に knn を適用する
  • kNN を使用して、格納された記述子をクエリ イメージ記述子と一致させます。

これで、各画像 SURF 記述子が階層型 k-means ツリーとして保存されます。各ツリーを個別のファイルとして保存するか、すべての画像記述子を使用してある種の単一ツリーを構築し、画像がデータセットに追加されると更新することが可能ですか。

これは、私がプログラムの基礎としている論文です。

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代わりにKD ツリーを使用してください。階層的な K 次元ツリーを構築できるようになります。必要なのは、ツリーに送信されて格納される情報の種類を把握することだけです。画像のベクトル/記述子をディスクに保存し、プログラムを起動するたびに KD ツリーをロードできます。新しくコンピュータのベクトル/記述子をツリーとディスクの両方に送信できます

要約する

  • 記述子を作成する
  • 新しい記述子を KD-Tree にフィードする
  • 同じ記述子をディスクに保存\
  • 再起動するたびに、すべての記述子をツリーにロードします
  • ツリーにクエリを実行して、最適な一致を取得します

お役に立てれば

于 2012-04-06T11:27:02.463 に答える