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基于别人框架实现直方图的交集图像检索
本人感觉要比其颜色矩和分块直方图的要更优一些，在此对其框架表示感谢-others based framework to achieve the intersection histogram image retrieval, I feel than its color moments and the block to the histogram better, in which framework expressed their gratitude
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图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练集。
其实BoW的思想很简单，虽然很多人也问过我，但是只要理解了如何构建词典以及如何将图像映射到词典维上去就行了，面试中也经常问到我这个问题，不知道你们都怎么用生动形象的语言来描述这个问题？
用BoW描述完图像之后，指的是将训练集以及测试集
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图像相似度检测，下面是直方图相交的代码，同种图片的识别率达90％以上，性能非常稳定。
程序的例子是8位（256色）位图，其他位图类似。
-Image similarity detection, the following is the histogram intersection of the code, the same kinds of picture identification rate of 90, performance is very stable. Procedure
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关于色彩检索的文章，提出了直方图相交法，很有用的可以参考-Retrieve articles on color, histogram intersection method proposed, can be useful reference
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feature map for histogram intersection, map the data from hist intersection kernel to linear kernel-feature map for histogram intersection
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研究两幅图像匹配相似度衡量的方法，利用直方图的相关知识，采用相关，卡方，直方图相交,Bhattacharyyahe和EMD方法实现对两幅图像的相似度衡量。-Study two images matching similarity measure method, using the histogram of the relevant knowledge, using relevant, chi-square, histogram intersection, Bhattacharyyahe and
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多模态数据的特征提取方法：时间序列数据及DTW高斯核,图像数据及直方交核 和字符串数据及字符串核-Feature extraction method of multi modal data, time series data and DTW Gauss, the image data and the histogram intersection kernel and string data and String Kernel
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