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SURF を使用してオブジェクトを検出する場合、適切な一致といくつかのキーポイントを使用して、誤検知とヒットのグラフをプロットするにはどうすればよいですか?

(A)非常に多くの行記述子から、ROC プロットまたは検出の真陽性と偽陽性の良好な一致の統計を取得する方法

(B)* *2 番目に、多くのリソースvdo1、vdo2および実装、論文 ( SURF メソッドを使用した改善された Camshift を使用したオブジェクト トラッキング; SURF アルゴリズムと深度情報を使用した移動オブジェクト追跡アルゴリズムに関する研究 ) があり、SURF と SIFT が可能であると述べています。 camshift または meanshift と組み合わせて追跡に使用されます。

しかし、私が理解できていないのは、カルマン フィルターのような予測アルゴリズムや、Camshift のような追跡アルゴリズム、平均シフト、または追跡のテンプレート差分 (不明) が必要だということです。 SIFT、SURF はオブジェクトを追跡していますが、論文ではクラブに camshift または meanshift のいずれかが記載されています。概念的な問題を見逃していますか?

SURF、SIFT、または特徴ベースの方法を単独で追跡するためにどのように使用できるかについて、ポインターと詳細な説明が義務付けられていますか?

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Lucas-Kandae とピラミッド (pyrLK) は、単一のフィーチャ位置の小さなシフトを探す方法です。一度に多くの機能に対してこれを行うことができます。Camshift と meanshift は、フィーチャ グループの統計を追跡します。マッチャーを使用して、次のフレームでフィーチャがどこに移動したかを見つけることもできます。GoodFeturesToTrack、SIFT、および SURF は、見つけやすく、互いに区別しやすいポイントを見つけるアルゴリズムです。SURF と SIFT には、サイズの変化、向きの変化、またはその両方を無視できる方法でこれらの機能を特徴付ける記述子も含まれています。

カルマン フィルターは、結果を絞り込むために使用されます。上記のアルゴリズムは完全ではないため、答えがあるべき領域を縮小できます。

コードに関しては、Shi-Thomasi + pyrLK 以外はあまり追跡を行っていないので、お役に立てるとは思いません。

于 2013-03-28T09:35:42.697 に答える