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093454tjmehwgqrskef4if.jpg 文字识别 百万调用 1元包年 2020年华为云AI实战营 华为云普惠AI

极客潇

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发表于2020-6-29 09:13:01 954 29
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[其他] 基于内容的图像检索技术(1):从特征到检索

基于内容的图像检索(CBIR, Content Based Image Retrieval)是相对成熟的技术领域,在工业界也有广泛的应用场景,如搜索引擎(Google、百度)的以图搜图功能,各电商网站(淘宝、Amazon、ebay)的相似商品搜索,社交平台(Pinterest)的相似内容推荐等。本文从图像检索流程出发,结合我们团队在社交应用中的相似图片、视频检索中的实践经验,介绍构建基于内容的图像检索系统所涉及的算法技术,包括特征提取、索引构建、近邻搜索等技术,供相关领域研发人员参考。

在介绍视觉内容检索流程前,先来回顾下文本检索流程。

相似文本检索


构建词库是离线操作,主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息,建立当前数据集的词库,然后基于词库,对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施,一般情况仅执行一次,是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。

构建索引和检索是在线操作。其中,构建索引是在检索服务启动时进行,负责将目标数据集的文本特征以某种方式组织到内存中,方便后续快速检索和距离计算。检索阶段查找目标库中与查询内容query相近的文本结果,该阶段提取query文档的文本特征,同目标库中的各文档的特征向量进行距离计算,对结果进行排序,返回距离最近特征向量对应的文档索引。


文本检索过程实际上可以理解为文本特征匹配的过程,以上过程文本使用词袋向量(Bag-of-Words,BoW)来表征文本内容。BoW是常用的一种文本特征表示,它通过统计单词在文档中出现的频次来表示一个文档,因其简单有效的优点得到了广泛应用。BoW特征提取过程包括以下几个步骤:

  1. 将文档中的文本解析成单词。

  2. 使用词干表示各单词,去掉常用词。

  3. 统计当前文档中每个单词(词干)出现的频次。

  4. 建立表示该文档的向量,向量的每次元素代表对应位置的单词出现的频次,向量长度等于词库内单词个数。在构建词向量时,通常会引入加权机制。常用的一种加权方式为采用tf-idf (term frequecy-inverse document frequency)。





  • 来源:知乎 赵丽丽


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找虫虫

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发表于2020-6-30 07:34:09
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沙发
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学习了~

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人生的旅途

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发表于2020-6-30 07:49:34
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板凳
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有用,感谢分享,赞!

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云天裕

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发表于2020-6-30 08:08:19
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地板
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好详细的分享,没耐心的我居然仔细看完了

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王建国

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发表于2020-6-30 08:31:44
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5#
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感谢大神分享!

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编程小王子

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发表于2020-6-30 08:45:46
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6#
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不错的分享~

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AI从业者

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发表于2020-6-30 09:13:48
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7#
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予人玫瑰手留余香,感谢分享!

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GoodStudy

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发表于2020-6-30 09:27:50
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8#
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多向大佬学习!

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Richel

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发表于2020-6-30 09:56:30
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Mark一下!

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角动量

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发表于2020-6-30 14:40:27
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10#
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感谢分享,满满干货

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andyleung

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发表于2020-6-30 17:11:56
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11#
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感谢分享~~

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