当前课程知识点：刑侦视频图像处理 > 第6章 图像检索技术 > 6.2词袋(BOW)特征描述 > 6.2词袋(BOW)特征描述
今天我们来学习
刑侦图像检索技术的
第二部分内容
词带特征描述
这一部分内容
主要包含三个知识点
第一是图像的特征提取
第二个是视觉单词的生成
第三是词带模型BOW的基本概念
首先图像特征提取
图像包含很多特征
比如说是最基本的属性特征
颜色直方图 颜色距
还有一类是纹理特征
比如说LBP GLCM
还有小波变换这样的纹理特征
第三类是空间关系特征
比如说是金字塔或者说是分块
第四类是形状特征
形状特征是目前图像特征里面
使用最普遍也是最广泛的一类特征
它包含的细节更丰富
比如说是下面这个图里面
给出了这个形状特征的一些典型的算法
然后在形状特征里面
有一类特征区域特征
里面的一个的SIFT特征
也就是尺度不变特征变换
SIFT它是在计算机视觉里面
目前 应用最为广泛 也最为稳定
也最为普遍的一类特征
SIFT特征是图像的一个局部特征
它对旋转尺度缩放亮度变换都具有不变性
同样它对视角仿射变换噪声也具有一定的稳定性
所以它被广泛使用
一个SIFT的特征的话
它是一个长度1*128维的一个向量
下面这个大雁塔图提取出来了
它里面的SIFT的特征
可以看出 每一个圆圈 都是一个SIFT的特征
所以说一幅图像里面 可以包含成千上万个SIFT特征
然后第二个知识点 就是视觉单词生成
我们知道一个文本的话 是由大量的单词来组成的
而一个单词 它描述的是一个文本语义
比如说下面这一首诗它有很多单词
比如说你 快乐 眉头 人生这样的一个单词来组成
类似的 一个图它是由很多图块组成的
而每个图块其实都可以用一个SIFT的特征来组成
类似的 其实我们就可以理解为
这样的一个图块就类似于我们文本里面的一个单词
我们把这样的图块称之为视觉单词
如果说是我们要去描述一个文档
我们就用很多单词来去把它组成起来
(同样)我们描述一个图
我们也可以用很多视觉单词来组成
所以说视觉单词的话对于描述图像就比较关键了
那么我们怎么去提取这样的一个视觉特征呢
下面就是第三个概念
视觉单词的生成是怎么生成的
视觉单词的生成的话 它一般是用聚类方法来产生的
比如说是这上面的一个图
图里面有好多的这样的一个局部的图像块
我通过聚类方法处理完之后
我们可以发现好多类似的内容
都可以聚集成一簇一簇
那么这么一簇的 他们的中心
就是相当于是我们的一个视觉单词
然后这样的聚类方法也很多
但是最典型的我们用K-Means来做聚类
对吧 K-Means的话是一个无监督的学习方法
它是根据数据的相似性将数据分为分到不同的组内
然后K-Means它使用簇内的均值向量来描述每个簇
我们假设给定样本的集D由X1到Xm组成
我们将这么多的样本分为K个簇
也就是K个类 那么K-means的目的就是
使簇类所有的样本到簇的质心
每一个小的聚集块之间的一个距离(和)最小
写成这样的一个目标函数的话就是
E等于求和的X-ui的这样的一个二范数最小化
然后K-Means的话它是一个迭代的过程
相当于说是 它初始化几个质心
然后对于所有的样本都去计算到质心的最近距离
然后去通过迭代更新使质心发生变化
最终达到质心稳定地到达每一个簇的中心
比如下面这个就是我用仿真的一个数据
三个 有三个视觉单词的这样的一个样本
我们初始化之后 初始化的质心可以是随机的
可以看到它不在簇的中心
我经过 K-Means的迭代更新之后
最终达到稳定 所有的质心都在簇的中心了
然后簇的中心的话
其实就是可以来描述图上的一个视觉单词
下一个概念就是
我们来通过视觉单词怎么去描述图像
这样都引出来一个概念词袋模型
我们也称之为BOW 词袋模型的话
它是指将图像表示成视觉单词的一个统计直方图
我们通过前面的这样的一个处理
我们可以将大量的图像块聚集成一个一个视觉单词
那么对于 女人 的图像
它是由很多图像块组成的
其实这一个图像块
都可以是用一个视觉单词来去描述它
我们把这个图里面的图像块
通过它对应的视觉单词来进行一个直方图的统计
就可以通过视觉单词的直方图来描述图像的内容
我们就相当于是把这个图像最终转化成一个直方图
这样的一个降维处理
对于不同的这样的一个图像
我们得到的直方图是不一样的
比如下面三个例子
分别是妇女 还有一个自行车 还有一个吉他
可以看出它们直方图的不同
是因为他们内容的不同
这样的话 我们通过直方图来去比对
就可以去得到 我们是什么样本
不同内容的图像
它所构成的这样的一个视觉单词的直方图是不同的
好的 今天我们讲的词袋模型就到此为止
-1.1 绪论（上）
--1.1绪论（上）
-1.2 绪论（下）
-第1章测试
-2.1 光照不良图像增强处理（上）
-2.2 光照不良图像增强处理（下）
-第2章习题
-3.1图像超分辨率重建技术概述
-3.2基于插值的图像超分辨率重建
-3.3基于深度学习的图像超分辨率重建之神经网络
-3.4基于深度学习的图像超分辨率重建
-3.5基础知识介绍
-3.6压缩感知与超分辨率重建
-3.7基于压缩感知字典学习的超分方法
-第3章测试一
-第3章测试二
-4.1引言-什么是HDR图像
-4.2 概述-HDR图像处理的研究内容
-4.3HDR图像获取—多曝光融合
-4.4色调映射基础
-第4章测试题
-5.1图像水印技术概述
-5.2图像单水印技术
-5.3图像双水印技术
-第5章测试题
-6.1图像检索概述
-6.2词袋(BOW)特征描述
-6.3VLAD特征编码
-6.4PCA降维
--6.4PCA降维
-7.1 监控视频编码的作用
-7.2 监控视频编码的标准
-7.3 监控视频编码标准
-第7章测试
-8.1运动目标检测
-8.2运动目标跟踪
-第8章测试题
-9.1高光谱图像基础知识
-9.2高光谱图像的应用
-9.3高光谱图像处理
-第9章测试题
-10.1现勘足迹的基本知识
-10.2现勘足迹提取方法
-10.3结构光测量技术概况
-10.4结构光提取原理
-10.5现勘三维现场重建技术
-10.6基于二维图像的三维现场重建
-10.7基于深度信息的三维现场重建
-10.8应用案例
--10.8应用案例
-第10章测试题
-11.1研究背景与意义
-11.2图像预处理技术
-11.3基于LBP纹理的鞋印检索
-11.4基于SIFT特征的鞋印检索
-第11章测试题
-12.1什么是案件的智能串并？
-12.2实现智能串并案的机遇与挑战
-12.3智能串并案的实现策略与方案
-12.4真实案件智能串并的实现
-第12章测试题
-13.1刑侦模拟画像概述
-13.2 刑侦模拟画像计算机辅助系统
-13.3刑侦模拟画像计算机辅助系统：两维三维画像辅助
-第13章测试题
