24、基于深度学习的图像表示与搜索技术

基于深度学习的图像表示与搜索技术

1. 传统图像特征提取方法

在图像搜索领域，传统方法通过提取图像特征来实现图像的表示和搜索。例如，BOVW（Bag of Visual Words）模型通过计算SIFT（尺度不变特征变换）特征与聚类质心之间的欧氏距离，为每张图像生成一个特征向量表示，代码如下：

for (String imgPath : imgPaths) {
    File file = new File(imgPath);
    SiftExtractor siftExtractor = new SiftExtractor();
    BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(file);
    siftExtractor.extract(bufferedImage);
    List<LocalFeature> localFeatures = siftExtractor.getFeatures();
    BOVW bovw = new BOVW();
    bovw.createVectorRepresentation(localFeatures, clusters);
    double[] featureVector = bovw.getVectorRepresentation();
}

在特征提取方面，有全局特征提取和局部特征提取两种方式。全局特征提取可使用简单的颜色直方图提取器，而局部特征提取常结合SIFT与BOVW。此外，还有其他可用于显式特征提取的算法，如全局特征提取的模糊颜色方法更具灵活性，局部特征提取的SURF