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为了计算查询图像特征与每个图像数据库特征之间的距离 (D) 并显示（给用户的 n 个相似度图像）。

我尝试使用以下方法：

我选择两个阈值(T1, T2)。对于第一个，我将所有D2大于 ( T1) 的距离 ( ) 保留在变量 ( L1) 中，并将所有D2小于 ( T2) 的距离 ( ) 保留在另一个变量 ( L2) 中。然后，我通过以下方式计算相似性度量：

S(i) = L2 * average(D3) / (L3^2)

请问，我该如何选择这些阈值？有什么方法可以计算阈值还是应该随机选择？

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我很难理解你的表达。究竟是D3什么？我假设索引i是S(i)指数据库中的第 i 个图像。D或L是否i也被索引？一般来说，对于此类问题，更重要的是选择正确的相似性度量，然后将不同的方法与ROC和Precision-Recall曲线等方法进行比较。在此之前，您应该不必担心阈值。

于 2011-03-29T05:42:52.200 回答