一分鐘了解以圖搜圖

圖像檢索技術(shù)作為網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)中的一個重要應(yīng)用，歷來都是人們非常重視的部分。
最初圖像搜索技術(shù)主要基于數(shù)據(jù)庫檢索，簡單說就是
「1」建立圖像數(shù)據(jù)庫
「2」 給每張圖打標簽
「3」 檢索
由于是基于數(shù)據(jù)庫的檢索，也就只能采用技術(shù)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化手段，當數(shù)據(jù)量很大，或者標簽量很大時，系統(tǒng)性能會受到很大影響。
然后就開始導入搜索引擎，基本上解決了據(jù)量很大，或者標簽量很大時帶來的系統(tǒng)性能的問題。但是，在實際的應(yīng)用當中，人們會發(fā)現(xiàn)，其實標簽也有不靠譜的時候。原因是數(shù)據(jù)量很龐大的時候，很難有一個很完善的標注、審核校對的機制，確保標簽是充分的，準確的。即便排除人為因素，其實有很多場景下，很多圖片是很難用文字去描述的。這就給我們帶來一個新的課題，如何基于圖片的內(nèi)容去檢索？
基于內(nèi)容的視覺信息檢索技術(shù) content-based visual information retrieval CVIR基本上解決了我們所困擾的問題，或者至少說正在解決這些問題。這也就是我們常說的以圖搜圖，是通過搜索圖像文本或者視覺特征，為用戶提供互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)圖形圖像資料檢索服務(wù)的專業(yè)搜索引擎系統(tǒng)，是搜索引擎的一種細分，即通過上傳與搜索結(jié)果相似的圖片或圖片URL進行搜索。
簡單來說以圖搜圖分為以下幾步
「1」提取目標圖片的特征值，簡單來說特征值就是利用圖像的顏色、形狀、紋理、輪廓、對象的空間關(guān)系等基本視覺特征建立的一組數(shù)據(jù)。描述圖像特征值的算法有很多：包括直方圖法，累計直方圖法，局部直方圖法等等等等，用的比較多的是：SIFT描述子，指紋算法函數(shù)，bundling features算法，hash function（散列函數(shù)）等。
「2」將圖像特征值進行編碼，基于圖像特征值建立海量圖像數(shù)據(jù)庫及搜索引擎。對于目標圖像，可以對分辨率較大的圖像進行降采樣后在進行圖像特征提取。
「3」相似度匹配運算：利用目標圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像數(shù)據(jù)庫進行全局或是局部的相似度計算；篩選好匹配圖片。

新聞標題：一分鐘了解以圖搜圖
URL網(wǎng)址：http://bm7419.com/news/127011.html

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