Bag of Block-Based Visual Words for Image Retrieving and Classification

課程: 論文研討(一)
日期 : 2012/11/16
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研一 朱宏昇
演講者 : 義守大學資工系 郭忠民 教授

心得報告:

　這次的主題是關於圖像搜尋的介紹，由於不是我的磚們領域，所以只能大概說明所聽到的東西。

　這次提到的是以圖搜圖，就我所知，過去的以文字搜圖要找到自己想要的東西其實並不容易。除非你對於想搜尋的東西有相當的理解並下了正確的搜尋標題，同時還必須有其他人有相同的理解，才有可能搜尋到想要的圖片。而「圖」搜「圖」，搜尋引擎則可以利用圖片特徵進行網路上的圖片比對，並且找出相似的圖片，這樣的準確率也許還有待加強，但是相較於文字搜尋已經準確許多。圖搜圖所應用到的是搜尋穩理特性，所以只要找到相似的圖片及呈現解果。但是依照我使用Google的圖搜圖功能的經驗，我認為圖片的顏色區塊占了滿大的部分的搜尋條件。Google的搜尋引擎若非找到相同圖，則會找尋相似顏色分布的圖片。

　另外演講者提到了一種影像處理技術SIFT(Scale-invariant feature transform)尺度不變特徵轉換，這是使用電腦演算法來偵測影像中的局部特性，並在空間尺度中尋找極值點提取出位置、尺度、旋轉不變數。而這項技術的應用範圍包括物體辨識、機器人地圖感知與導航、影像縫合、3D模型建立、手勢辨識、影像追蹤和動作比對。