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我需要解決的問題是將較小圖像集「匹配」到較大圖像。更重要的是我想排列他們的相似性。如何在更大的圖像集中查找（並排名）相似的圖像？
首先想到的是使用篩選功能，發現vl_sift功能確實做得很好。在同一個庫中，我能夠使用vl_ubcmatch獲取兩個圖像之間的匹配關鍵點。我現在的問題是獲得一個標準來排列圖像之間的相似性，並將這種方法應用到整個數據庫中。
你能幫我嗎？
注1：我將要應用的這些圖像取自車內的相機，它在城鎮周圍進行了一些行程並以1幅圖像/秒的幀速率獲取圖像。 我想使用的「相似性」的定義是將相似度的高等級歸屬於相同位置的圖像。如果我將城鎮周圍的一些已知位置定義爲A，B，C和D，那麼我想用此算法實現的目的是找出拍攝的整組照片中來自A，B，C和D位置的圖像。
注2：我正在使用matlab。
你可以看看[深層信念網絡]（http://www.cs.toronto.edu/~hinton/nipstutorial/nipstut3.pdf）。他們很好地將數據分解爲主要特徵，以便可以在很少的維度上描述高維數據。 – nispio
你可以上傳一些示例圖片嗎？ – GilLevi
這主要取決於你如何定義你想要捕捉的相似度。您想要比較哪些功能 - 顏色，接觸，平滑，...？ – Adiel