38、图像检索与识别算法的实验分析与应用

图像检索与识别算法的实验分析与应用

在图像检索和识别领域，有众多算法不断涌现以提升性能。本文将围绕两种不同的算法展开，一种是基于距离的多路径量化（DMPQ）算法用于对象和场景检索，另一种是基于增强全局和局部主角度的图像集人脸识别算法，通过实验分析它们的性能。

实验数据与环境

为评估算法性能，使用了两个具有挑战性的图像数据库：
- 对象识别基准图像数据库 ：由Nistér等人提供，包含10,200张图像，每四张一组。同一组中的图像是从不同位置或不同光照条件下拍摄的同一对象。
- 卢布尔雅那城市图像数据库 ：由Omercevic等人提供，用于位置识别，包含612张城市环境图像，覆盖面积为200×200平方米。在34个观测点，每个点以6个方向和3个倾斜角度拍摄18张图像。

所有实验均在配备奔腾IV双核2.0 GHz处理器和2GB内存的PC上执行。

DMPQ算法实验

参数设置

在DMPQ算法中，有三个重要参数：构建词汇树时的子向量维度$D_{sub}$，以及DMPQ算法量化中的两个阈值$t_{c}$和$t_{d}$。
- 子向量维度$D_{sub}$ ：选择对象识别数据库的前2000张图像作为参数设置的测试基准和构建词汇树的离线训练数据集。从这2000张图像中生成150万个SIFT特征向量。检索质量通过平均检索准确率（ARA）衡量，公式为：
[ARA = \frac{1}{4n}\sum_{i = 1}^{n} cnt_{i}]
其中$cnt_{i}$表示与第