Bag of features(BOF)图像检索算法

本文介绍了Bag-of-Features(BOF)模型在图像检索中的应用,通过K-means聚类生成视觉词典,并利用TF-IDF权重构建图像的直方图向量。实验步骤包括特征提取、视觉词典学习、量化、直方图匹配等,最终实现了一个基于Python的图像检索系统,展示相似图片。

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一、实验原理

1、Bag-of-Features模型仿照文本检索领域的Bag-of-Words方法,把每幅图像描述为一个局部区域/关键点(Patches/Key Points)特征的无序集合。使用某种聚类算法(如K-means)将局部特征进行聚类,每个聚类中心被看作是词典中的一个视觉词汇(Visual Word),相当于文本检索中的词,视觉词汇由聚类中心对应特征形成的码字(code word)来表示(可看当为一种特征量化过程)。所有视觉词汇形成一个视觉词典(Visual Vocabulary),对应一个码书(code book),即码字的集合,词典中所含词的个数反映了词典的大小。图像中的每个特征都将被映射到视觉词典的某个词上,这种映射可以通过计算特征间的距离去实现,然后统计每个视觉词的出现与否或次数,图像可描述为一个维数相同的直方图向量,即Bag-of-Features。
在这里插入图片描述
2、Bag-of-Features更多地是用于图像分类或对象识别。对训练集提取Bag-of-Features特征,在某种监督学习(如:SVM)的策略下,对训练集的Bag-of-Features特征向量进行训练,获得对象或场景的分类模型;对于待测图像,提取局部特征,计算局部特征与词典中每个码字的特征距离,选取最近距离的码字代表该特征,建立一个统计直方图,统计属于每个码字的特征个数,即为待测图像之Bag-of-Features特征;在分类模型下,对该特征进行预测从实现对待测图像的分类。
在这里插入图片描述
3、Bag of feature:单词的TF-IDF权重:

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