对具有明显特征的事物在不同场合都能够辨别,这是人类拥有的一种基本认知能力。这种能力既不会受颜色、季节、角度等因素影响,也不会因为素描、油画和照片等载体的差别而减弱。但这却是目前的
图片搜索引擎和计算机视觉领域所欠缺的。而如今卡内基·梅隆大学的研究团队在这方面已经取得了
初步成果。
目前在计算机视觉领域并没有现成的特征库或算法可用,因此卡内基·梅隆大学的研究人员在图像特征识别方面独辟蹊径。他们并没有像传统做法那样把目标图片和其它图片对比寻找相似点,而是将目标图片与大量随机图片进行对比寻找其最独特的特点。以此类推,让其他的图片也进行类似的对比。如果某一副图片也得到了相似的特点,那它就非常可能和第一幅图片是同一类——即它们描绘的都是同一个场景。
不过,采用这种方法唯一的局限就在于它并不是那么高效,处理器的工作量会非常大,因为你需要比较和筛选大量的图片。而目前Google提供的图片搜索服务则效率更高,只是精确度不如此项目。但是相信随着时间的推移,效率问题将会逐步得到解决。
总体来说,这种方法还是很有发展前景的。图片搜索又是当前的热门领域,因此这一项目将会继续下去。另外值得指出的是该项目的背后还有Google的支持。感兴趣的朋友可以到
项目主页上去查看演示视频。如果想深入研究,也有相关文档可供下载。
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