83、图像检索与面部识别的先进技术探索

图像检索与面部识别的先进技术探索

1. 图像检索方法优化

在图像检索领域，传统方法存在一些局限性。例如，仅考虑正样本或负样本时，检索到的结果可能并非用户所感兴趣的。而在原技术中，负样本的较大影响通常会限制单个选择周围高得分图片的数量，有助于增加多样性并对密度起到调节作用。

当引入调节项时，情况会有所不同。如果仅引入调节项，不同密度区域的问题会更加明显。调节项降低非相关选择的重要性，可能会对算法性能产生负面影响。不过，值得注意的是，原始的最近邻（NN）方法在最初的一两次迭代中，可能会在某些数据库（如Corel数据库）上取得更好的结果。但随着相关性反馈迭代的进行，改进方法的优势会越来越明显。从第4次迭代开始，改进方法能始终取得显著优于其他方法的结果，仅在Corel数据库上，改进方法与带有局部搜索的基本NN方法之间的差异不显著。

这里介绍了一种改进的基于最近邻的内容基于图像检索（CBIR）算法。该算法重新制定，使其对特征空间中图片密度的差异以及相关和非相关选择集的基数更加鲁棒。与原始方法相比，新公式显著提高了检索精度。

在该方法的制定过程中，没有对特征空间、用于检索的距离函数以及组合这些函数的方法进行假设。虽然在实验中使用了每个描述符得分的简单线性组合，并且有人建议使用不相似性空间，但也可以采用其他策略。例如，有方法可以从多个距离函数构建单个相似性度量，将最近邻方法与这些方法集成，可以通过直接应用特定方程为每个图像计算单个相关性得分。

2. 面部识别的挑战与解决方案

2.1 面部识别的挑战

实际的面部识别系统面临着诸多挑战，其中在不受控制的照明条件下以及由于失焦或运动导致的模糊情况下识别面部是最重要