2004 年の論文「Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints」で、彼は XXX の関数として「再現性」の多くの図、たとえば図 3、4、および 6 を示しましたが、 「再現性」。
彼は実際に、8 ページの図 3 で「再現性」について簡単に説明しました。これは、「変換された画像の同じ位置と縮尺で繰り返し検出されるキーポイントの割合」です。
しかし、1)キーポイントを 1 つずつ確認するだけで、変換された画像でキーポイントが検出されたことをどのように知ることができますか? 何千ものキーピントがあるので、実用的ではないと思います。
2)キーポイントが同じ場所で繰り返し検出されるのはどれくらい近いと考えられますか? 3ピクセル、6ピクセル？または、まったくピクセル単位ではありませんか？
「スケール不変のキーポイントからの特徴的な画像の特徴」という論文をアップロードする方法がわかりません。リンクは次のとおりです 。 http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf
9 ページの最初の段落で、著者は、キーポイントが同じ場所で検出されたと言う許容範囲についてもう少し詳しく説明しています。まず、「同じ縮尺」は、正しい縮尺の係数内にあるものとして与えられsqrt(2)ます。これは、オペレーターに知られているか、データセットで手動でラベル付けされている必要があります。次に、「同じ位置」は、x 方向と y 方向の σ ピクセル内にあると定義されます。ここで、「σ はキーポイントのスケールです (方程式 (1) で定義された差で使用される最小のガウス分布の標準偏差として定義されます)。 -ガウス関数)"
より一般的な質問については、残念ながら、キーポイントを徹底的にチェックする必要があるというのが答えです。検出器が変換された画像で発火するすべての位置/スケールのペアを収集し、これらを元の画像の実際の位置と比較します。キーポイントの位置を手動で記録するか、最初に単純なアルゴリズムを実行する必要があります (基本的な KLT キーポイント検出器を使用して、検出したキーポイントの座標のリストを保存し、これらが「グラウンド トゥルース」であるかのように装うなど)...この方法ではある程度の精度が低下しますが、プロセスをより自動化できます)。
このような大規模な単調な作業 (大量のキーポイントを徹底的にチェックするためのコードを書く) は、通常、大学院生に任せられるものです。ブレグ。