Контентные функции поиска изображений

Question

Я пытаюсь реализовать контент-поиск изображений в моем приложении. Я нашел библиотеку LIRE, которая выглядит очень хорошо.

Мне нужно проанализировать мою коллекцию изображений для похожих (с человеческой точки зрения) изображений. В моем каталоге есть большое количество абсолютно разных неструктурированных / неструктурированных изображений

Для анализа изображений LIRE содержит следующий список алгоритмов:

        CEDD,
        AutoColorCorrelogram,
        BinaryPatternsPyramid,
        ColorLayout,
        EdgeHistogram,
        FCTH,
        FuzzyColorHistogram,
        Gabor,
        JCD,
        JointHistogram,
        JpegCoefficientHistogram,
        LocalBinaryPatterns,
        LuminanceLayout,
        OpponentHistogram,
        PHOG,
        RankAndOpponent,
        RotationInvariantLocalBinaryPatterns,
        ScalableColor,
        SimpleCentrist,
        SimpleColorHistogram,
        SPACC,
        SpatialPyramidCentrist,
        SPCEDD,
        SPFCTH,
        SPJCD,
        SPLBP,
        Tamura

Исходя из вашего опыта, не могли бы вы порекомендовать один из них, который может быть наиболее подходящим (с человеческой точки зрения) для такого типа набора изображений (сочетание некатегоризованных изображений), чтобы найти похожие изображения?

Answer 1

Я думаю JCD является лучшим, потому что объединяет два подхода одновременно, и каждый подход объединяет две особенности (цвет и текстура).