Content-basierte Funktionen zum Abrufen von Bildern

Question

Ich versuche, Content-basierte Bildabruf in meiner Anwendung zu implementieren. Ich habe eine LIRE-Bibliothek gefunden, die ziemlich gut aussieht.

Ich muss meine Bildsammlung für ähnliche (aus menschlicher Sicht) Bilder analysieren. In meinem Katalog Ich habe eine große Menge von absolut verschiedenen uncategorized/unstrukturierten Bilder

Um Bilder LIRE zu analysieren enthält folgende Liste von Algorithmen:

 CEDD, 
     AutoColorCorrelogram, 
     BinaryPatternsPyramid, 
     ColorLayout, 
     EdgeHistogram, 
     FCTH, 
     FuzzyColorHistogram, 
     Gabor, 
     JCD, 
     JointHistogram, 
     JpegCoefficientHistogram, 
     LocalBinaryPatterns, 
     LuminanceLayout, 
     OpponentHistogram, 
     PHOG, 
     RankAndOpponent, 
     RotationInvariantLocalBinaryPatterns, 
     ScalableColor, 
     SimpleCentrist, 
     SimpleColorHistogram, 
     SPACC, 
     SpatialPyramidCentrist, 
     SPCEDD, 
     SPFCTH, 
     SPJCD, 
     SPLBP, 
     Tamura 

Basierend auf Ihrer Erfahrung, könnten Sie bitte einen von ihnen empfehlen das kann (aus menschlicher Sicht) für solche Bildsets (Mix aus nicht kategorisierten Bildern) am besten geeignet sein, um ähnliche Bilder zu finden?

Answer 1

Ich denke, JCD ist die beste, weil kombinieren zwei Ansatz zur gleichen Zeit, und jeder Ansatz kombiniert zwei Funktionen (Farbe & Textur).