计算图像相似度的置信度度量

Question

我正在使用 2 张图像的直方图之间的欧几里德距离来计算图像相似度。 直方图有 15 个 bin，并根据图像大小进行了归一化（因此，所有 bin 的总和 = 1）。

现在，对于用户来说，距离值没有任何用处，我想将其转换为更具体的值 - 例如 % Confidence 度量。 因此，如果距离为 0，则置信度为 100%，如果距离最大，即 1（这是正确的吗？），则置信度为 0%。

但是，由于直方图的属性和距离度量（即距离 = 0.5 不等于 50% 的置信度度量），缩放不是线性的。

有人可以建议我使用缩放函数将距离转换为置信度度量吗？

Answer 1

您可以通过反指数对距离更接近 0 的结果赋予更大的权重。以下内容可能会起作用，其中d 是距离：

((2 - d) ^ 2 - 1) / 3

距离为 1 的置信度得分为 1（即 100%），距离为 1 的置信度为 0。0.5 处的置信度为 ~0.412。您可以通过增加指数和除数来提高较低距离的权重。指数为 3 而不是 2 意味着您希望将整个事物除以 7 而不是 3，并且会将 0.5 的距离拉低到 ~0.339。