如何应用SVM或深度神经网络进行图像检索

Question

在获得图像数据集之后，为所有图像构建特征数据库，所述图像是基于RGB颜色模型的均值和sd以及图像的一部分的HSV颜色模型的矢量。在给出查询图像后，如何使用svm从数据库中提取相关图像。

如何对上述问题使用无监督学习

Answer 1

假设查询图像未标记，应用SVM将需要一种了解数据集图像标签的方法，因为SVM是一种监督学习形式，它试图正确地确定未标记数据的类标签。您需要另一种方法来生成类标签，例如无监督学习，因此如果您只有要素向量但没有类标签，则此方法似乎不相关。

神经网络允许使用未标记的数据进行无监督学习，但这是一种相当复杂的方法，是学术研究的主题。您可能需要考虑一种更简单的机器学习方法，例如k-Nearest Neighbors，它允许您获得在您的特征空间中相似的k个最近的训练样本。该算法易于实现，并且可以在许多机器学习库中找到。例如，在Python中，您可以使用scikit learn。

我不确定您使用的是哪种类型的图像，但您可能还想探索使用特征检测器算法（如SIFT）而不仅仅是像素强度。