類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
簡単な画像の類似度計算手法「Average Hash」 » Untitled Blog
画像の類似度を計算する方法を調査していたところ、面白い手法を紹介している方がいたので、この場でシェアしたいと思います。 この手法は「Perceptual Hash」という、「比較可能なハッシュ」を生成するための一手法です。 一般的にMD5やSHA1などのハッシュ値は、1バイトでもデータが違えば、まったく違うハッシュ値を返してきますが、「Perceptual Hash」は似たようなデータには似たようなハッシュ値を返してきます。 元ネタのブログによれば、これから紹介する手法のことを、ブログのオーナーであるDr. Neal Krawetzさんは「Average Hash」と呼んでいるようです。 元ネタのブログ記事は、以下のリンクからたどることができます。 Looks Like It – The Hacker Factor Blog いたってシンプルな手法ではありますが、例えば高速で「それなりの精
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