computer-vision - 我如何应用 SVM 或深度神经网络进行图像检索

Question

得到图像数据集后，为所有图像构建特征库，该特征库是基于图像一部分的RGB颜色模型和HSV颜色模型的均值和sd的向量。给出查询图像后，如何使用 svm 从数据库中检索相关图像。

以及如何使用无监督学习来解决上述问题

Answer 1

假设查询图像未标记，应用 SVM 将需要一种了解数据集图像标签的方法，因为 SVM 是一种监督学习形式，旨在正确确定未标记数据的类别标签。您将需要另一种方法来生成类标签，例如无监督学习，因此如果您只有特征向量但没有类标签，这种方法似乎不相关。

神经网络允许使用未标记数据进行无监督学习，但这是一种相当复杂的方法，并且是学术研究的主题。您可能需要考虑一种更简单的机器学习方法，例如k-Nearest Neighbors，它允许您获得在您的特征空间中相似的 k 个最接近的训练样本。该算法易于实现，在许多机器学习库中都可以找到。例如，在 Python 中，您可以使用scikit learn。

我不确定您使用的是哪种类型的图像，但您可能还想使用特征检测器算法（例如 SIFT）进行探索，而不仅仅是像素强度。