Internet innehåller miljarder bilder, fritt tillgängliga på nätet. Metoder för att effektivt söka denna otroligt rika resurs är avgörande för ett stort antal tillämpningar. Dessa inkluderar objektigenkänning [2], datorgrafik [11, 27] Nyligen intresse för objektigenkänning har gett ett brett spektrum av metoder för att beskriva innehållet i en bild. En viktig tillämpning för denna teknik är visuell sökning av stora samlingar av bilder, såsom de på Internet eller på människors hemdatorer. Ett antal dokument om erkännande har därför undersökt detta område. Nister och Stewenius demonstrerar objektigenkänningen i realtid med hjälp av en databas på 40 000 bilder [19], Obdrzalek och Matas visar sublinjär indexeringstid på COIL-datauppsättningen [20]. Ett gemensamt tema är representationen av bilden som en samling funktion vektorer och användningen av effektiva datastrukturer för att hantera det stora antalet bilder. Dessa idéer är gemensamma för många strategier i den innehållsbaserade bildsökning (CBIR) community, även om betoningen på riktigt stora dataset innebär att den valda im- Vår strategi är baserad på binära koder för att representera bilder och deras grannskap struktur. Sådana koder har fått begränsad uppmärksamhet i både visions- och CBIR-gemenskaperna. Ghosh m.fl. [7] använda dem för att hitta dubblerade bilder i en databas. Binära koder har också använts för att representera färgen på en bild [13, 18]. Landre m.fl. [14] Använd färg, textur och formsignaler i en 32-bitars vektor för att utföra hämtning på en 10 000 bilddatauppsättning. Dessa metoder använder också manuellt utformade deskriptorer, som med tanke på den lilla kapaciteten hos varje kod, sannolikt kommer att vara mycket suboptimala, särskilt när databasen är stor, ett scenario som inte undersöks i något av dessa dokument. Till skillnad från CBIR försöker vi känna igen objekten närvarande 1 978-1-4244-2243-2/08/$25.00 ©2008 IEEE
Ett liknande tillvägagångssätt används av Torralba et al. REF som lär sig kompakta binära koder från bilder med målet att utföra bildigenkänning i realtid på en stor datauppsättning bilder med begränsat minne.
Small codes and large image databases for recognition
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}