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これは、1000 個の画像から各画像の平均ランクを計算するための私のコードです。(100 個の画像ごとに 1 つのカテゴリを想定しています。たとえば、1-100、101-200、....)

一致関数は、2 つのヒストグラムを入力として、2 つの画像の 2 つのヒストグラムの一致値を計算する関数です。Q{z}ヒストグラムであることがわかります。私の問題はここにあると思います：

こんな感じで順位を計算しています。だから私はただランクを与えるccc(g)

1 から 1000 までのg実行では、必要なランクになります。

のためにg。しかし、なぜこのプログラムを実行した後、値がccc1000 の 0 になったのでしょうか? なぜ0？ランクを取得する方法に何か問題がありcccますか? そして、私のコードのエラーは他にありますか? 平均ランクとcccすべて0を取得するだけですが、理由がわかりません。前もって感謝します！！

画像データセットを取得した後、すべての画像に対して特徴データベースが構築されます。これは、画像の一部の RGB カラー モデルと HSV カラー モデルの平均値と標準偏差に基づくベクトルです。クエリ画像が指定されたら、svm を使用してデータベースから関連する画像を取得するにはどうすればよいですか。

また、上記の問題に対する教師なし学習の使用方法

ウェーブレット変換とカラー ヒストグラムを使用した CBIR のプロジェクトがあります。シンハとヘマチャンドランの研究から再実験を行います。コーディングしてみましたが、画像をデータベースに追加するとエラーになりました。エラーメッセージは次のように述べています：

抽出コードのアルゴリズムが原因だったと思います。これがコードです。

その前に、抽出結果のデータベース接続のコードも示します。これがコードです。

誰でもこの問題を解決するのを手伝ってくれることを願っています。ありがとうございました。

次の情報を持つサーフポイントpoint=detectSURFFeatures(image) を取得する関数を適用すると、matlab を使用してコンテンツベースの画像検索プロジェクトに取り組んでいます。83*1

何千もの画像を含むデータベース内の各画像を表す (特徴的で固定された) 特徴ベクトルを抽出する方法を知る必要があります。
これがデータベースのサンプルです。(王データベース)

MATLAB で CBIR システムを作成し、類似度測定をユークリッド距離として使用しました。これをクエリ画像ごとに使用して、上位 20 の画像を取得します。

システムのテストにWANG データセットを使用しました。
10 個のクラス (アフリカ人、バス、バラなど) が含まれており、それぞれに 100 個の画像が含まれています (合計 1000 個の画像)。

私の方法:
1. ベクトル (それぞれ 64 + 196 + 28 = 288 次元) を構築するために、コレログラム、共起行列 (CCM)、およびピクセル スキャン パターン (DBPSP) の違いを使用しています。

2. 1000 db の各画像には、事前にベクトルが作成されています。
3. クエリ画像が来て、それもベクトルを構築します（再び228次元）。
4. 類似性にはユークリッド距離を使用し、db 画像ベクトルをユークリッド距離の降順に並べ替えます。

5. 上位 20 件の結果が表示されます。

6. それらの 20 で、TP または FP を持つことができます。

単一のクエリ画像の場合、このリンクを使用して、Precision と Recall を簡単に計算し、PR 曲線をプロットできます。

クラス全体で同じことを行うにはどうすればよいですか?

私のアプローチ: クラス A に属する各画像について、上位 20 枚の画像を見つけます。それはそれぞれ TP (真陽性) と FP (偽陽性) です。

クラス A の精度 = 1500/(2000) = .75 (そうですか??)
クラス A のリコール ---> スタック ??
PR カーブ ----> スタック ?? いくつかのリンクには、そのために分類子が必要であると書かれていますが、そうでないリンクもあります...私は本当に混乱しています。