image-processing - 如何测量Fisher Vector之间的距离以进行图像检索？

Question

我读过一些关于 Fisher Vector 的文章，但我仍在学习过程中。它比经典的 BoF 表示更好，利用 GMM（或 k-means，即使通常称为 VLAD）。

但是，我看到它们通常用于分类问题，例如 SVM。

但是图像检索呢？我已经看到它们也被用于图像检索（here），但我不明白一点：给定两个 FV 代表 2 个图像，我们如何计算它们的距离以及“这两个图像有多相似？”

在这种情况下使用它们是否合理？

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从下面的两篇论文中可以看出，欧几里得距离似乎是流行的选择。也有使用点积作为相似性度量的参考；余弦相似度（密切相关）是 ML 相似度的普遍流行度量。

这足以让您选择满足您需求的东西吗？

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