如何在更大的图像集中查找（并排名）相似的图像？

Question

我需要解决的问题是将较小图像集“匹配”到较大图像。更重要的是我想排列他们的相似性。

首先想到的是使用筛选功能，发现vl_sift功能确实做得很好。在同一个库中，我能够使用vl_ubcmatch获取两个图像之间的匹配关键点。我现在的问题是获得一个标准来排列图像之间的相似性，并将这种方法应用到整个数据库中。

你能帮我吗？

注1：我将要应用的这些图像取自车内的相机，它在城镇周围进行了一些行程并以1幅图像/秒的帧速率获取图像。 我想使用的“相似性”的定义是将相似度的高等级归属于相同位置的图像。如果我将城镇周围的一些已知位置定义为A，B，C和D，那么我想用此算法实现的目的是找出拍摄的整组照片中来自A，B，C和D位置的图像。

注2：我正在使用matlab。

Answer 1

您可以使用“Bag-of-words”approarch。在Sivic和Zisserman论文中有详细描述“Video Google: Efficient Visual Search of Videos”