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写真画像内のロゴ画像を見つけるタスクがあります。ロゴを見つけて、その遠近歪みを計算する必要があります (ロゴはプラスチック カードにあります)。

教科書からの古典的な方法は、SURF を使用することです。残念ながら、SURF にはいくつかの欠点があります。

1) ロゴ画像の特徴は比較的少なく、全体像の中で見つけるのが難しい (実際には有効性が非常に低いように見えた)

2) ロゴ画像には、SURF が使用していない非常に重要な色が含まれています。

私の質問は次のとおりです。

1) 大きな画像の中から小さな歪んだ画像を見つけるタスクの正しい名前は?

2) SURF フィーチャ マッチング以外に、このタスクの方法はありますか?

たとえば、さまざまな解像度でデジタル化された、歪んだロゴ画像のサンプルがたくさんあると想像できます。低解像度で見つけ始めると、悪い仮説を早期に除外できると思います。徐々に解像度を上げていくと、画像の照合と投影パラメータの決定を同時に行うことができました。

いくつかの方法はこのアプローチに似ていますか?

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