আমি কেবল একটি আরজিবি হিস্টোগ্রাম ব্যবহার করা থেকে সরে যাওয়ার কথা বিবেচনা করার পরামর্শ দেব recommend
আপনি যদি ইমেজটির 2 ডি হার তরঙ্গবিশেষ গ্রহণ করেন (এটির গড়পড়তা মাত্র অনেক বেশি এবং আপনার সহগের ওজন ব্যবহার করতে কিছু বর্গাকার মূল) এবং কেবলমাত্র বৃহত্তম কে ধরে রাখেন তবে আপনার চিত্রের একটি আরও ভাল ডাইজেস্ট পাওয়া যাবে তরঙ্গলে ভারী সহগগুলি একটি বিরল ভেক্টর হিসাবে, এটি স্বাভাবিক করুন এবং এর আকার হ্রাস করতে এটি সংরক্ষণ করুন। আপনার আরজি এবং বি পুনরুদ্ধার করা উচিত কমপক্ষে আগে থেকেই উপলব্ধিযুক্ত ওজন ব্যবহার করে বা আমি YIQ (বা YCoCg, সারণীর কোলাহল এড়াতে স্যুইচ করার পরামর্শ দিচ্ছি) যাতে আপনি ক্রমিনাম তথ্যকে হ্রাসের গুরুত্ব সহ নমুনা করতে পারেন।
মিলের পরিমাপ হিসাবে আপনি এখন এই দু'টি স্পর্স নরমালাইজড ভেক্টরগুলির ডট পণ্য ব্যবহার করতে পারেন। বৃহত্তম বিন্দু পণ্যগুলির সাথে চিত্রগুলির জোড়াগুলি কাঠামোর সাথে খুব একই রকম হতে চলেছে। এটির আকার পরিবর্তন, হিউ শিফটিং এবং ওয়াটারমার্কিং থেকে সামান্য প্রতিরোধী হওয়া এবং বাস্তবায়ন করা এবং কমপ্যাক্ট করা সত্যিই সহজ হওয়ার সুবিধা রয়েছে।
আপনি কে বাড়িয়ে বা হ্রাস করে স্টোরেজ এবং নির্ভুলতার বাণিজ্য করতে পারেন।
একক সংখ্যার স্কোর অনুসারে বাছাই করা এই ধরণের শ্রেণিবিন্যাস সমস্যার জন্য অক্ষম হতে চলেছে। আপনি যদি এটির বিষয়ে চিন্তা করেন তবে চিত্রগুলির কেবল একটি অক্ষ বরাবর 'পরিবর্তন' করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন, তবে তারা তা করে না। এজন্য আপনার বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ভেক্টর প্রয়োজন। হর ওয়েভলেট ক্ষেত্রে এটি প্রায় যেখানে চিত্রটিতে তীব্র বিরতি ঘটে। আপনি চিত্রের জোড়ের মধ্যে একটি দূরত্ব গণনা করতে পারেন, তবে যেহেতু আপনার সমস্ত কিছুই একটি দূরত্বের মেট্রিক তাই লিনিয়ার অর্ডারের কাছে 3 টি চিত্রের একটি 'ত্রিভুজ' প্রকাশ করার কোনও উপায় নেই যা সমস্ত সমান দূরবর্তী। (অর্থাত্ সবুজ, এমন একটি চিত্র যা সমস্ত লাল এবং একটি চিত্র যা সমস্ত নীল of
এর অর্থ হল যে আপনার সমস্যার যে কোনও বাস্তব সমাধানের জন্য আপনার কাছে থাকা চিত্রের সংখ্যা (ও n 2) অপারেশন প্রয়োজন। যদি পরিমাপটিকে লিনিয়ারাইজ করা সম্ভব হয় তবে আপনার যদি মাত্রা (n লগ এন), বা ও (এন) প্রয়োজন হতে পারে তবে যদি পরিমাপটি একটি রেডিক্স সাজানোর জন্য উপযুক্ত ছিল। এটি বলেছিল, আপনাকে ও (এন ^ 2) ব্যয় করার দরকার নেই যেহেতু অনুশীলনে আপনার পুরো সেটটি চালানোর দরকার নেই, আপনাকে কেবল কিছু প্রান্তিকের চেয়ে কাছে স্টাফের সন্ধান করতে হবে। সুতরাং আপনার ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা ভেক্টর স্পেসকে বিভাজন করার জন্য একাধিক কৌশল প্রয়োগের মাধ্যমে আপনি 'প্রতিদ্বন্দ্বিতাগুলির চেয়ে বেশি সাদৃশ্যযুক্ত চিত্রগুলির সন্ধানের জন্য' সমস্যার জন্য খুব দ্রুত অ্যাসিপটিক্স অর্জন করতে পারেন নির্দ্বিধায় প্রতিটি চিত্রের তুলনায় প্রতিটি চিত্রের তুলনা করে, আপনাকে কী দেয় আপনার সম্ভবত দরকার ... আপনি যা চেয়েছিলেন ঠিক তা না হলে।
যে কোনও ইভেন্টে, আমি কয়েক বছর আগে এটি সংরক্ষণ করেছিলাম এমন বিভিন্ন টেক্সচারের সংখ্যা কমিয়ে আনার চেষ্টা করার সময় ব্যক্তিগতভাবে ভাল প্রভাব ফেলতে ব্যবহার করেছি, তবে এই জায়গাগুলিতে এর কার্যকারিতাটি প্রদর্শন করে প্রচুর গবেষণার শব্দও হয়েছে (এবং এই ক্ষেত্রে তুলনা করে এটি হিস্টগ্রাম শ্রেণিবিন্যাসের আরও পরিশীলিত রূপে):
http://www.cs.princeton.edu/cass/papers/spam_ceas07.pdf
সনাক্তকরণে যদি আপনার আরও সঠিকতার প্রয়োজন হয় তবে সম্পাদনাগুলি আরও দৃust়তার সাথে মোকাবিলা করার জন্য মিনহ্যাশ এবং টিএফ-আইডিএফ আলগোরিদিমগুলি হর ওয়েভলেট (বা হিস্টোগ্রাম) দিয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে:
http://cmp.felk.cvut.cz/~chum/papers/chum_bmvc08.pdf
পরিশেষে, স্ট্যানফোর্ডের এই ধরণের পদ্ধতির আরও বহিরাগত বৈকল্পিকের উপর ভিত্তি করে একটি চিত্র অনুসন্ধান রয়েছে, চিত্রগুলির ঘোরানো বা স্কেল করা অংশগুলি অনুসন্ধানের জন্য ওয়েভলেটগুলি থেকে আরও বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করার উপর ভিত্তি করে, তবে সম্ভবত এটি আপনার কাজের পরিমাণ ছাড়িয়ে যায় you আমি করতে চাই।
http://wang14.ist.psu.edu/cgi-bin/zwang/regionsearch_show.cgi