面向人物图像的近似检索算法性能评测

doi:１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００９－０４７９．２０１８．０３．０１

摘要/Abstract

摘要： 最新研究表明，互联网上存在的海量近似重复图像可以为解决一些传统上很困难的计算机视觉任务提供新的解决方案。介绍了４个主流的用来进行近似重复图像检索的方法：Ｈａｓｈ码，ＭｅａｎＳＳＩＭ，ＳＩＦＴ视觉词袋模型（ＢｏＶＷ）和属性关系图（ＡＲＧ）。构建了一个包含２４７６２幅图像的与人物有关的图像数据集，观察数据确定了４种近似重复图像类型。利用该数据集通过实验定量评估了４种近似重复图像检索方法的运行效率和检索精度，最后推荐使用基于ＳＩＦＴ特征的视觉词袋方法来进行面向人物图像的近似重复Ｗｅｂ图像检索。

关键词: 检索, Ｗｅｂ图像, 算法, 评测

Abstract: Ｒｅｃｅｎｔ　ｓｔｕｄｉｅｓ　ｈａｖｅ　ｒｅｖｅａｌｅｄ　ｔｈａｔ　ｎｕｍｅｒｏｕｓ　ｎｅａｒ－ｄｕｐｌｉｃａｔｅ　Ｗｅｂ　ｉｍａｇｅｓ　ｃａｎ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ａｓ　ａｎ　ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ　ｓｔｅｐ　ｔｏ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ　ｓｏｍｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ　ｃｏｍｐｕｔｅ　ｒｖｉｓｉｏｎ　ｔａｓｋｓ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｅｓｅｎｔｓ　ａ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｎｅａｒ－ｄｕｐｌｉｃａｔｅ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｉｎ　ａ　ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　ｗａｙ．Ｆｏｕｒ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄｓ，ｉ．ｅ．ｈａｓｈ　ｓｉｇｎａｔｕｒｅ，ｍｅａｎＳＳＩＭ，ＢｏＶＷ　ｗｉｔｈ　ＳＩＦＴ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ａｎｄ　ＡＲＧ，ａｒｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｌｙ　ｅｖａｌｕａｔｅｄ　ｕｓｉｎｇ　ａ　ｓｅｌｆ－ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ　ｄａｔａ　ｓｅｔ　ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ　２４７６２　ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｒｅｖｅａｌ　ｔｈａｔ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｇｌｏｂａｌ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｂａｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄｓ，ｌｏｃａｌ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎｅｓ　ａｒｅ　ｕｓｕａｌｌｙ　ｍｏｒｅ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｔａｓｋ　ｏｆ　ｐｅｒｓｏｎ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｗｅｂ　ｉｍａｇｅｓ，ａｓ　ｔｈｅｙ　ｃａｎ　ｄｅａｌ　ｗｉｔｈ　ｐａｒｔｉａｌ　ｄｕｐｌｉｃａｔｅ　ａｎｄ　ｓｃｅｎｅ　ｓｉｍｉｌａｒ　ｉｍａｇｅｓ　ｂｅｔｔｅｒ．Ｉｎ　ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ，ＢｏＶＷ　ｗｉｔｈ　ＳＩＦＴ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｉｓ　ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ　ａｓ　ｉｔ　ｐｒｏｖｉｄｅｓ　ｔｈｅ　ｂｅｓｔ　ｔｒａｄｅ－ｏｆｆｂｅｔｗｅｅｎ　ｏｎ－ｌｉｎｅ　ｓｐｅｅｄ　ａｎｄ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　ａｃｃｕｒａｃｙ．

Key words: ｒｅｔｒｉｅｖａｌ, Ｗｅｂ　ｉｍａｇｅｓ, ａｌｇｏｒｉｔｈｍ, ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ

中图分类号:

ＴＰ３９３．０８

罗玉梅，王　瑞. 面向人物图像的近似检索算法性能评测[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2018, 34(3): 59-65.

ＬＵＯＹｕｍｅｉ，ＷＡＮＧＲｕｉ. Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｎｅａｒ－ｄｕｐｌｉｃａｔｅ　Ｗｅｂ　Ｉｍａｇｅ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆ　Ｐｅｒｓｏｎ　Ｉｍａｇｅｓ[J]. JOURNAL OF KUNMING METALLURGY COLLEGE, 2018, 34(3): 59-65.

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参考文献

［１］ＡＶＩＤＡＮＳ，ＢＡＫＥＲＳ，ＳＨＡＮＹ．Ｉｎｔｅｒｎｅｔｖｉｓｉｏｎ［ｓｃａｎｎｉｎｇｔｈｅｉｓｓｕｅ］［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥ，２０１０，９８（８）：１３６７－１３６９．
［２］ＺＨＡＮＧＸ，ＺＨＡＮＧＬ，ＷＡＮＧＸＪ，ｅｔａｌ．Ｆｉｎｄｉｎｇｃｅｌｅｂｒｉｔｉｅｓｉｎｂｉｌｌｉｏｎｓｏｆｗｅｂｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａ，２０１２，１４（４）：９９５－１００７．
［３］ＨＯＮＧＲ，ＹＡＮＧＹ，ＷＡＮＧＭ，ｅｔａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｖｉｓｕａｌｓｅｍａｎｔｉｃｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｆｏｒｅｆｆｉｃｉｅｎｔｖｉｓｕａｌｒｅｔｒｉｅｖａｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＢｉｇＤａｔａ，２０１７，１（４）：１５２－１６１．
［４］刘妍，金鑫，赵耿，等．基于高效隐秘汉明距离计算的安全人脸识别［Ｊ］．计算机工程与设计，２０１６，３７（９）：２３２７－２３３１．
［５］ＺＨＯＵＷ，ＢＯＶＩＫＡＣ，ＳＨＥＩＫＨＨＲ，ｅｔａｌ．Ｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：ｆｒｏｍｅｒｒｏｒｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｔｏｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓ，２００４，１３（４）：６００－６１２．
［６］ＯＬＧＵＮＭ，ＯＮＡＲＣＡＮＡＯ，?ＺＫＡＮＫ，ｅｔａｌ．ＷｈｅａｔｇｒａｉｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｄｅｎｓｅＳＩＦＴｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈＳＶＭｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ＆ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓｉｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０１６，１２２（Ｃ）：１８５－１９０．
［７］ＫＩＭＪ，ＬＩＵＣ，ＳＨＡＦ，ｅｔａｌ．Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅｓｐａｔｉａｌｐｙｒａｍｉｄｍａｔｃｈｉｎｇｆｏｒｆａｓｔｄｅｎｓｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅｓ［Ｃ］／／ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ，２０１３：２３０７－２３１４．
［８］ＱＩＡＯＦ，ＣＨＥＮＧＷ，ＸＩＮＺ，ｅｔａｌ．Ｌａｒｇｅｓｃａｌｅｎｅａｒ－ｄｕｐｌｉｃａｔｅｃｅｌｅｂｒｉｔｙｗｅｂＩｍａｇｅｓｒｅｔｒｉｅｖａｌｕｓｉｎｇｖｉｓｕａｌａｎｄｔｅｘｔｕａｌｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．Ｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｗｏｒｌｄｊｏｕｒｎａｌ，２０１３：７９５４０８．
［９］Ｖａｒｉｏｕｓｈａｓｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｉｍａｇｅｒｅｔｒｉｅｖａｌａｎｄｓｅｒｖｅｓａｓｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅｓ［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１７－０９－２０）．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｗｉｌｌａｒｄ－ｙｕａｎ／ｈａｓｈｉｎｇ－ｂａｓｅｌｉｎｅ－ｆｏｒ－ｉｍａｇｅ－ｒｅｔｒｉｅｖａｌ．
［１０］ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＳＩＭｉｌａｒｉｔｙ（ＳＳＩＭ）ｉｎｄｅｘｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｉｍａｇｅｓ．［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１７－０９－２０）．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｊｏｓｅｊｕａｎｓａｎｃｈｅｚ／ｓｓｉｍ．
［１１］Ｉｍａｇｅｓｅａｒｃｈａｎｄｒｅｔｒｉｅｖａｌ［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１７－１０－１５）．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｙａｓｈｄｖ／Ｉｍａｇｅ－ｓｅａｒｃｈ．
［１２］Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｒａｐｈｓ（ＡＲＧｒａｐｈｓ）ｆｏｒｃｅｌｌｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．［ＥＢ／ＯＬ］．（２０１７－１１－２３）．ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｓａｒｓｌａｎｃｓ／ａｒｇｒａｐｈｓ．

[1]	周绍景，赵发宾，王　敏，丁洪伟. 动态路径推荐算法在城市智慧交通技术中的应用[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2019, 35(5): 71-77.
[2]	王宁邦，徐　博. 一种ＬＢＳ和实时ＳＣ的智能高速公路防交通拥堵模型及算法[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2019, 35(4): 95-.
[3]	唐克生，段丽梅. 基于Apriori关联算法的医药零售配送中心分拣储位设计[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2016, 32(5): 70-72，90.
[4]	赵俊军，刘士锋，张直云. 基于网络分割技术的交通最短路径应用[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2015, 31(5): 60-64.
[5]	袁　洪，汤　辉. 基于Ｒｅｔｉｎｅｘ理论图像增强的边缘检测[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2015, 31(3): 51-53,95.
[6]	许　轫. 云南省高校特色数据库检索平台描述性元数据管理探索[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2013, 29(1): 58-.
[7]	王建英１，黄德武２. 基于图论的边角网三角形闭合差自动搜索算法[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2012, 28(5): 23-.
[8]	李永先, 贾成松. 基于遗传算法的动态最佳路径问题求解[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2012, 28(1): 48-52.
[9]	程志君. 基于物流数据仓库和决策树算法的客户信用度分析[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2010, 26(3): 1-4.
[10]	杨明龙, 潘　萍. 层次分析法在耕地质量评价中的应用[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2010, 26(3): 23-26.
[11]	尹茂林, 李欢欢, 牟宏鑫, 吴　诚. 一种改进的卡尔曼滤波算法在非均匀校正中的应用[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2010, 26(3): 27-31.
[12]	牟宏鑫, 吴庆畅, 张　翠, 吴　诚. 一种改进的自动调焦爬山搜索算法[J]. 昆明冶金高等专科学校学报, 2010, 26(3): 32-35.