[解決済み] 類似画像検索のためのアルゴリズム

質問

2つの画像が「似ている」かどうかを判断し、色、明るさ、形などの類似パターンを認識できるアルゴリズムが必要です。人間の脳が画像を「分類」するためにどのようなパラメータを使用するかについて、いくつかのポインタが必要かもしれません。..

私はハウスドルフベースのマッチングを見ましたが、それは主に変形したオブジェクトと形状のパターンをマッチングするためのもののようです。

どのように解決するのですか？

私は似たようなことを、画像を署名に分解して ウェーブレット変換 .

私のアプローチでは、最も重要な n 係数を選び、その位置を記録することでした。これは、(power,location) タプルのリストを abs(power) に従ってソートすることによって行われました。類似した画像は、同じ場所に重要な係数を持つという点で共通しています。

私は、画像を YUV 形式に変換することが最善であることを発見しました。これは、形状 (Y チャンネル) と色 (UV チャンネル) の類似性を効果的に重み付けすることを可能にします。

上記の実装は、以下のサイトで見ることができます。 mactorii で見ることができます。残念なことに、この実装にはあまり手をつけていません :-)

もう 1 つの方法は、私の友人の何人かが使用して驚くほど良い結果を得たのですが、画像を単に 4x4 ピクセルにリサイズして、それを署名として保存することです。2 つの画像がどの程度似ているかは、たとえば マンハッタン距離 を計算することで得点化できます。リサイズをどのように行ったかの詳細はわかりませんので、そのタスクに利用できるさまざまなアルゴリズムで遊んでみて、適切なものを見つける必要があるかもしれません。