日期:2014-05-20  浏览次数:20828 次

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java指纹识别+谷歌图片识别技术

前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了。


写了图片识别的一个demo

提供源码下载,源码下载链接:http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4232770

去试试效果吧

 

Google "相似图片搜索":你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。

打开Google图片搜索页面:


点击使用上传一张angelababy原图:


点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面。如:


这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?

根据Neal Krawetz博士的解释,实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptualhash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串,然后比较不同图片的指纹。结果越接近,就说明图片越相似。

 

以下是一个最简单的Java实现:

 

预处理:读取图片


第一步,缩小尺寸。

将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。


第二步,简化色彩。

将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。


第三步,计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。


第四步,比较像素的灰度。

将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。


第五步,计算哈希值。

将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。


得到指纹以后,就可以对比不同的图片,看看64位中有多少位是不一样的。在理论上,这等同于计算"汉明距离"(Hammingdistance)。如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。


你可以将几张图片放在一起,也计算出他们的汉明距离对比,就可以看看两张图片是否相似。

 

这种算法的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字,它就认不出来了。所以,它的最佳用途是根据缩略图,找出原图。

 

实际应用中,往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法,它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%,它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂,但是原理与上面的简便算法是一样的,就是先将图片转化成Hash字符串,然后再进行比较。


以上内容大部分直接从阮一峰的网站上复制过来,想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。


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