32、基于局部聚合描述符向量的大规模图像检索

基于局部聚合描述符向量的大规模图像检索

在当今数字化时代，图像数据量呈爆炸式增长，大规模图像检索成为了一个具有挑战性的问题。传统的文本搜索引擎在处理图像检索时存在一定的局限性，因此需要更高效、更有效的方法来实现图像的快速准确检索。本文将介绍一种基于局部聚合描述符向量（VLAD）的大规模图像检索方法，并结合传统文本搜索引擎，实现了良好的可扩展性和检索效果。

1. 相关工作

在深入探讨VLAD方法之前，我们先来了解一下相关的图像检索技术。

1.1 局部特征

局部特征用于描述图像中局部感兴趣区域的视觉内容。好的局部特征应具有独特性，同时对观察条件的变化和检测器的误差具有鲁棒性。其典型应用包括查找位置和特定对象、检测图像的近似副本和变形副本等。然而，使用局部特征的一个缺点是，单个图像由大量（通常数千个）描述符表示，需要对这些描述符进行单独匹配和处理，才能比较两个图像的视觉内容。

1.2 词袋模型（BoW）

基于局部特征进行大规模基于内容的图像检索的先进技术通常涉及词袋模型（BoW）。BoW的目标是用从预定义词汇表中获得的视觉词替换图像的每个局部描述符，以便将传统的文本检索技术应用于基于内容的图像检索（CBIR）。具体操作步骤如下：
1. 创建视觉词汇表 ：使用k-means算法对数据集的局部描述符进行聚类，并选择聚类中心作为视觉词。
2. 分配局部描述符 ：将每个局部描述符分配给词汇表中最近的视觉词的标识符。为了加快这一过程，通常使用近似kd树，但会牺牲一定的检索效果。
3. 图像表示