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在图像描述符的经典词袋范式中,我们:

  1. 为每个图像定义一组描述符
  2. 我们在所有图像的所有描述符集上午餐 k-means
  3. 结果,每个描述符都分配给一个集群
  4. 我们定义“视觉词”(或者换句话说,如何通过向量来表示图像):对于每张图像,我们将i-th“视觉词”向量的维度定义为属于i-th集群的描述符的数量。
  5. 我们已经获得了一个k-dimension代表我们图像的“视觉词”向量。

这种方法非常适合复杂且昂贵的 SIFT 描述符……但对于二进制和快速描述符(如 Brief、ORB、BRISK 或 FREAK)是否相同?

根据这篇文章没有区别,但我想知道是否k-means可以在二进制空间中有效地计算昂贵的算法(或者是否有更好的聚类算法),或者是否有另一种方法来使用二进制向量的词袋模型。

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