我正在寻找一种可以找到两个图像之间感知相似性的算法，实际上我想将一张图片输入系统并搜索包含大量图片的整个数据库，然后检索具有更多感知相似性的图像有源图片，任何人都可以帮助我吗？
我的意思是我想找到类似的图片。我听说一些算法可以根据源图片的形状、颜色等（逐个像素）找到相似的图片。我想让我输入源图像的系统和系统根据形状、颜色、大小等感知特征检索相似的图像。
谢谢
【问题讨论】：
标签： java algorithm image-processing
您需要仔细定义“感知上相似”对您意味着什么，然后再尝试找到一个可衡量的实体来捕捉这一点。想象一张蓝天下草地上有一匹马的照片。您的应用程序应该检索所有马的图片吗？还是所有绿草蓝天的照片？在后一种情况下，上述颜色直方图是一个好的开始。或者，您可以查看高斯混合模型 (GMM)，它们在检索中被大量使用。这个code 可以作为一个起点，这篇文章Image retrieval using color histograms generated by Gauss mixture vector quantization
更复杂的是所谓的“词袋”或“视觉词”方法。它越来越多地用于图像分类和识别。该算法通常从检测图像中的鲁棒点开始，这意味着这些点将在某些图像失真中幸存下来。示例流行的算法是 SIFT 和 SURF。这些找到的点周围的区域使用描述符捕获，例如可以是智能直方图。
在最简单的形式中，可以从所有图像的所有描述符中收集所有数据并将它们聚类，例如使用 k-means。然后，每个原始图像都有描述符，这些描述符有助于许多集群。这些簇的质心，即视觉词，可以用作图像的新描述符。 VLfeat 网站包含一个很好的 demo 这种方法，对 caltech 101 数据集进行分类。同样值得注意的是来自Caltech 本身的结果和软件。
【讨论】：
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