Je ne comprends pas ton problème. Tu recherches l'origine d'une image ? Quel est le rapport avec la similarité ?
Les services de similarité utilisent un ensemble de points descripteurs calculés à partir de l'image (typiquement points SIFT ou SURF). Ces points dits 'invariants' peuvent être retrouvés dans des bases de données construites à cet effet.
La recherche par similarité sort un ensemble d'image, par ordre de similarité décroissant avec l'image soumise. La similarité elle-même est une distance calculée à partir du nombre de points descripteurs en commun.
Alors évidemment, puisque le réseau est un outil de copie avant tout, les X premiers résultats vont être des images identiques à celle soumise. Normalement un moteur devrait les aggréger, pour plus de clareté.
Quand à l'image 'originale', ce n'est pas par similarité que tu vas la découvrir...
# quel est le problème ?
Posté par pilouche . En réponse au journal Pourquoi les services de recherche d'image par similarité sont défaillants dans leur fonctionnement même. Évalué à 3.
Les services de similarité utilisent un ensemble de points descripteurs calculés à partir de l'image (typiquement points SIFT ou SURF). Ces points dits 'invariants' peuvent être retrouvés dans des bases de données construites à cet effet.
La recherche par similarité sort un ensemble d'image, par ordre de similarité décroissant avec l'image soumise. La similarité elle-même est une distance calculée à partir du nombre de points descripteurs en commun.
Alors évidemment, puisque le réseau est un outil de copie avant tout, les X premiers résultats vont être des images identiques à celle soumise. Normalement un moteur devrait les aggréger, pour plus de clareté.
Quand à l'image 'originale', ce n'est pas par similarité que tu vas la découvrir...