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ここで提供されている vl_ubcmatch の関数のソース コードを読んでいて、スコアを計算する方法と、内部で技術的にどのように機能するかを理解しようとしています。

ただし、この C コードには、これらのマクロ、奇妙な ## 変数など、私が経験していないものがあります。ここでの主な問題は、むしろ私の C の無能さvl_ubcmatchです。2 つの記述子をどのように比較しますか?

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これは、 Scale-Invariant Keypointsの Distinctive Image Features のセクション 7.1 および 7.2 で説明されています。

関数のドキュメントはこちら: http://www.vlfeat.org/mdoc/VL_UBCMATCH.html

画像 1 の特徴 d1 から画像 2 の特徴 d2 への一致は、d1 と d2 の間の距離が、画像 2 の d1 とその他の特徴までの距離よりも大幅に小さい場合にのみ使用されます。潜在的な一致。「重大」は、VL_UBCMATCH 関数に渡すしきい値によって定義されます。

セクション 7.2 では近似最近傍検索構造について言及していますが、VL_UBCMATCH はこれを使用しません。

for(k1 = 0 ; k1 < K1 ; ++k1, L1_pt += ND ) {                        \
                                                                    \
  PROMOTE_##MXC best = maxval ;                                     \
  PROMOTE_##MXC second_best = maxval ;                              \
  int bestk = -1 ;                                                  \
                                                                    \
  /* For each point P2[k2] in the second image... */                \
  for(k2 =  0 ; k2 < K2 ; ++k2, L2_pt += ND) {                      \
                                                                    \
    int bin ;                                                       \
    PROMOTE_##MXC acc = 0 ;                                         \
    for(bin = 0 ; bin < ND ; ++bin) {                               \
      PROMOTE_##MXC delta =                                         \
        ((PROMOTE_##MXC) L1_pt[bin]) -                              \
        ((PROMOTE_##MXC) L2_pt[bin]) ;                              \
      acc += delta*delta ;                                          \
    }                                                               \
                                                                    \
    /* Filter the best and second best matching point. */           \
    if(acc < best) {                                                \
      second_best = best ;                                          \
      best = acc ;                                                  \
      bestk = k2 ;                                                  \
    } else if(acc < second_best) {                                  \
      second_best = acc ;                                           \
    }                                                               \
  }                                                                 \
                                                                    \
  L2_pt -= ND*K2 ;                                                  \
                                                                    \
  /* Lowe's method: accept the match only if unique. */             \
  if(thresh * (float) best < (float) second_best &&                 \
     bestk != -1) {                                                 \
    pairs_iterator->k1 = k1 ;                                       \
    pairs_iterator->k2 = bestk ;                                    \
    pairs_iterator->score = best ;                                  \
    pairs_iterator++ ;                                              \
  }                                                                 \
}

擬似コードは次のとおりです。

matches = []
For each descriptor k1 in image 1:
    closest_match_distance = Infinity
    second_closest_match_distance = Infinity
    best_match = None
    For each descriptor k2 in image 2:
        distance_squared = d(k1, k2)
        if (distance_squared < closest_match_distance):
            second_closest_match_distance = closest_match_distance
            closest_match_distance = distance_squared
            best_match = k2
    If (threshold * closest_match_distance <
      second_closest_match_distance AND best_match != None):
        matches.Insert((k1, best_match, closest_match_distance))
return matches
于 2012-12-01T19:34:13.117 に答える