類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
Let's Boost
Boost C++ Libraries の紹介サイトです。 :: by Google はじめに ご挨拶 Boost のインストール方法 参考リンク集 ニュース ◆ Version 1.42.0 と 1.41.0 対応 (2010/03/14) 新規ライブラリに関する Let's Boost のページ…： property_tree (汎用木構造型コンフィグ管理) ／ uuid (ユニークID生成器) ◆ RSS つけました (2009/08/28) ◆ Version 1.40.0 と 1.39.0 対応 (2009/08/28) 新規ライブラリに関する Let's Boost のページ…： Signals2 (Signal/Slotライブラリ改良版) ◆ Version 1.38.0 と 1.37.0 対応 (2009/02/22) 新規ライブラリに関する Let's Boost のペー
各種マップ実装の性能比較 - mixi engineer blog
今回は小ネタのmikioです。key/valueのレコードを高速に格納・参照・削除する仕組みが連想配列とかマップとか呼ばれて親しまれていますが、Tokyo Cabinetのオンメモリマップの性能をC++の各種実装と比較してみました。 以下の実装を対象として、100万レコードの格納と検索にかかる時間を計測します。キーと値は各8バイトの文字列とします。 Tokyo Cabientのオンメモリマップ（TCMAP） STL（C++の標準テンプレートライブラリ）のmapとmulti mapとset GNU拡張テンプレートのハッシュマップ Googleのdense hashおよびsparse hash テストコードはこちらに挙げておきます。具体的な操作としては、マップオブジェクトを生成し、バケット配列の要素数をレコード数と同じにチューニングし、ループを回してレコード群を格納します。なお、STLのマップ
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