用准欧氏度量判定图像相似性
计算机视觉与模式识别
2020-06-29 v1
摘要
图像相似性因其在计算机视觉、图像处理和模式识别中的广泛应用，是图像分析中的核心概念。我们研究的目的是评估准欧氏度量(Quasi-Euclidean metric)作为一种图像相似性度量的表现，并分析它相对于 SSIM 和欧氏度量等现有标准方法的优劣。本文中，我们分析了自己新手数据集(novice dataset)中两幅图像之间的相似性，并针对欧氏距离度量和 SSIM 评估了其性能。我们还给出了实验结果及证据表明，我们所提出的实现应用于新手数据集时，在有效性和准确性方面给出了与标准度量不同的结果。在某些情况下，我们的方法表现出显著性能，并且有趣的是，与（标准度量）相比，我们的实现在识别相似性方面更胜一筹。
引用
@article{arxiv.2006.14644,
title = {Determining Image similarity with Quasi-Euclidean Metric},
author = {Vibhor Singh and Vishesh Devgan and Ishu Anand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14644},
year = {2020}
}