一分鐘了解以圖搜圖
2021-09-16 分類： 網站建設
圖像檢索技術作為網站建設服務中的一個重要應用，歷來都是人們非常重視的部分。
最初圖像搜索技術主要基于數據庫檢索，簡單說就是
「1」建立圖像數據庫
「2」 給每張圖打標簽
「3」 檢索
由于是基于數據庫的檢索，也就只能采用技術數據庫的優(yōu)化手段，當數據量很大，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，在實際的應用當中，人們會發(fā)現，其實標簽也有不靠譜的時候。原因是數據量很龐大的時候，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，如何基于圖片的內容去檢索？
基于內容的視覺信息檢索技術 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，為用戶提供互聯網上相關圖形圖像資料檢索服務的專業(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、對象的空間關系等基本視覺特征建立的一組數據。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，bundling features算法，hash function（散列函數）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據庫及搜索引擎。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據庫進行全局或是局部的相似度計算；篩選好匹配圖片。
最初圖像搜索技術主要基于數據庫檢索，簡單說就是
「1」建立圖像數據庫
「2」 給每張圖打標簽
「3」 檢索
由于是基于數據庫的檢索，也就只能采用技術數據庫的優(yōu)化手段，當數據量很大，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，在實際的應用當中，人們會發(fā)現，其實標簽也有不靠譜的時候。原因是數據量很龐大的時候，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，如何基于圖片的內容去檢索？
基于內容的視覺信息檢索技術 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，為用戶提供互聯網上相關圖形圖像資料檢索服務的專業(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、對象的空間關系等基本視覺特征建立的一組數據。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，bundling features算法，hash function（散列函數）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據庫及搜索引擎。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據庫進行全局或是局部的相似度計算；篩選好匹配圖片。
本文名稱：一分鐘了解以圖搜圖
標題鏈接：http://www.aaarwkj.com/news11/127011.html
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