Интересно, как работают сервисы обратного поиска изображений, такие как tineye.com...?
Как будут работать поисковые движки с обратным изображением, такие как TinEye? Я имею в виду, какие параметры необходимы для поиска изображения?
3 ответа
Не знаю, использует ли TinEye именно это, но SURF - это часто используемый алгоритм для этой цели.
Здесь вы можете увидеть пример использования в Mathematica, где частичное сопоставление изображений используется для создания ландшафта:
база данных: в целом, у вас есть набор изображений, которые собираются с веб-сайтов. Для каждого изображения извлеките ключевые функции (SURF, SIFT и т. Д.) В виде числовых векторов, связанных с каждым изображением. Векторы хранятся в базе данных с возможностью поиска.
Когда вы передаете изображение в TinEye, оно обрабатывается и извлекаются ключевые элементы. Алгоритм сопоставления объектов с объектами в базе данных запущен и найдены близкие совпадения. Связанный список изображений с векторами соответствующих объектов извлекается и представляется в виде ссылок на веб-изображения.
Скорее всего, вам нужен алгоритм с хорошей локализацией изображения, например, кривая заполнения пространства. Это SFC разделить изображение на меньшие плитки и порядок, а также уменьшить его сложность до 1-измерения. Затем вы хотите отсканировать изображение в этом порядке и выполнить преобразование Фурье для каждой плитки, потому что преобразование в частоты легче сохранить в базе данных. Теперь у вас есть отпечаток вашего изображения и вы можете сравнить его с другими частотами.