![GIST特征描述符使用_第1页](http://file4.renrendoc.com/view/4f2561a3e52a9289440b1e21fad21fcd/4f2561a3e52a9289440b1e21fad21fcd1.gif)
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![GIST特征描述符使用_第3页](http://file4.renrendoc.com/view/4f2561a3e52a9289440b1e21fad21fcd/4f2561a3e52a9289440b1e21fad21fcd3.gif)
![GIST特征描述符使用_第4页](http://file4.renrendoc.com/view/4f2561a3e52a9289440b1e21fad21fcd/4f2561a3e52a9289440b1e21fad21fcd4.gif)
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文档简介
1、GIST特征描述符使用一种场景特征描述场景特征描述?通常的特征描述符都是对图片的局部特征进行描述的,以这种思路进行场景描述是不可行的。比如:对于“大街上有一些行人”这个场景,我们必须通过局部特征辨认图像是否有大街、 行人等对象,再断定这是否是满足该场景。但这个计算量无疑是巨大的,且特征向量也可能 大得无法在内存中存储计算。例如即使使用GIST进行1MB的图像数据搜索,也需要3.8GB的RAM空间。Evaluation of GIST descriptors for web-scale image search Talk这迫使我们需要一种更加“宏观”的特征描述方式,从而忽略图片的局部特点。比如:
2、我们 无需知道图像中在那些位置有多少人,或者有其他什么对象。那么应该如何定义一种“宏观”的场景特征描述呢?我们注意到:大多数城市看起来就像天空和地面由建筑物外墙紧密连接;大部分高速公路看起来就像一个 大表面拉伸天际线,里面充满了凹型(车辆);而森林场景将包括在一个封闭的环境中,有 垂直结构作为背景(树),并连接到一定纹理的水平表面(草)。如此看来,空间包络可以一定程度表征这些信息。五种空间包络描述我们定义下列五种对空间包络的描述方法:自然度(Degree of Naturalness):场景如果包含高度的水平和垂直线,这表明该场景有明显 的人工痕迹,通常自然景象具有纹理区域和起伏的轮廓。所以,
3、边缘具有高度垂直于水平倾 向的自然度低,反之自然度高。开放度(Degree of Openness):空间包络是否是封闭(或围绕)的。封闭的,例如:森林、 山、城市中心。或者是广阔的,开放的,例如:海岸、高速公路。粗糙度(Degree of Roughness):主要指主要构成成分的颗粒大小。这取决于每个空间中元 素的尺寸,他们构建更加复杂的元素的可能性,以及构建的元素之间的结构关系等等。粗糙 度与场景的分形维度有关,所以可以叫复杂度。膨胀度(Degree of Expansion):平行线收敛,给出了空间梯度的深度特点。例如平面视图中 的建筑物,具有低膨胀度。相反,非常长的街道则具有高膨胀度
4、。险峻度(Degree of Ruggedness):即相对于水平线的偏移。(例如,平坦的水平地面上的山地 景观与陡峭的地面)。险峻的环境下在图片中生产倾斜的轮廓,并隐藏了地平线线。大多数 的人造环境建立了平坦地面。因此,险峻的环境大多是自然的。从而基于这五点对图像进行特征描述。本文并不准备深入GIST的算法,如想了解具体算法,请参考参考资料1。MatLab实现参考资料2提供了一个MatLab实现。例如通过图片计算GIST特征描述,在使用LMgist的情况下,可以这么写:复制代码%读取图片img = imread(demo2.jpg);%设置GIST参数clear paramparam.ori
5、entationsPerScale = 8 8 8 8; % number of orientations per scale (from HF to LF) param.numberBlocks = 4;param.fc_prefilt = 4;%计算GISTgist, param = LMgist(img, , param);复制代码具体请参考参考资料2。C实现首先在 LEAR 下载其提供的 Lears GIST implementation。由于其基于 FFTW3(the Faster Fourier Transform in the Wes),所以我们还需要先安装fftw3。在下载页面
6、下载一个合适的FFTW3版本。Linux或者Mac需要在终端运行configure时配置浮点数版本(Windows没试过,不过Lears GIST implementation的Readme中说明了只能在Linux和Mac上跑,所以Windows安装这个 也没有),即./configure -enable-single在进行编译:makemake checksudo make install编译 Lears GIST implementation需要将Makefile的:compute_gist: compute_gist.c gist.o standalone_image.ogcc -Wal
7、l -g -o $ $A $(WFFTLIB) -lfftw3f添加-lm,改成:compute_gist: compute_gist.c gist.o standalone_image.ogcc -Wall -g -o $ $A $(WFFTLIB) -lfftw3f -lm然后:make将生成compute_gist程序,则可以对PPM图片进行GIST计算。例如在终端输入: ./compute_gist ar.ppm将会出现960个浮点数,如下:0.0579 0.1926 0.0933 0.0662 . 0.0563 0.0575 0.0640注意事项 输入图片必须是原始(也就是二进制)的PGM/PPM格式的图片。输入图片的尺寸必须是相同的,否则计算出来的GIST没有什么意义。通过SVM训练来进行图片检测,2001年那篇论文得出83.7%的判断准确度。参考资料Modeling the Shape of the Scene: A Holistic Representation of the Spatial Envelope . Aude Oliva& An
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