svm - SIFT 機能を使用した SVM 分類器のトレーニング

Question

SIFT DESCRIPTOR と SVM を使用して、一連の画像を 4 つのクラスに分類したいと考えています。ここで、SIFT エクストラクタを使用して、さまざまなサイズのキーポイントを取得します。たとえば、img1 には 100 個のキーポイントがあり、img2 には 55 個のキーポイントがあります.... matlab で固定サイズのベクトルを与えるヒストグラムを作成する方法

Answer 1

画像ごとに異なる数のキーポイントを常に取得しますが、各記述子ポイントの特徴ベクトルのサイズは同じ、つまり 128 のままです。人々は、ベクトル量子化または K-Mean クラスタリングを使用してBag-of-Words モデル ヒストグラムを構築することを好みます。このスレッドを見ることができます。

Answer 2

従来の SIFT アプローチを使用すると、すべての画像で同じ数のキー ポイントが得られることはありません。これを実現する 1 つの方法は、画像の上に規則的なグリッドを配置する Dense SIFT を使用して、記述子を密にサンプリングすることです。すべての画像が同じサイズの場合、画像ごとのキー ポイントの数は同じになります。