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私は現在、画像検出のためにさまざまな角度でオブジェクトを比較することに取り組んでいます。基本的に、画像 1 のオブジェクトが画像 2 のオブジェクトと類似しているかどうかを知りたい (類似度の % は大きい)。

画像1:

角度 1 の黒いガラス

画像2:

角度 2 の黒いガラス

私はすでにインターネットを見回しており、ASIFT ( LINK ) が優れたソリューションのようです。ただし、彼らのデモを実装し、同じ入力でデモを複数回再実行すると、ASIFT は一致する頂点で異なる結果を出します。

同じ入力でデモを再実行するたびに ASIFT が異なる結果を出すのはなぜですか?

PS:
ASIFTや SIFT などの別の角度からオブジェクトを比較する (より一貫した結果が得られる) 代替ソリューションに関するコメントも歓迎します。

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それはASIFTまたはより良いASIFTの問題ではありません。基本的に、ASIFT は「ワイド ベースライン ステレオ」の問題を解決します。つまり、同じオブジェクトまたはシーンの異なるビュー間の対応と幾何学的変換を見つけます。

探しているのは、ある種の画像 (オブジェクト) の類似性です。このための最先端の方法 - ニューラルネットをトレーニングし、そこから画像の固定長記述子を取得し、それらの間のユークリッド距離で記述子を比較します

たとえば、"Neural Codes for Image Retrieval" ペーパーを参照してください - http://arxiv.org/abs/1404.1777

PS それでも対応が必要で、誤って別のメガネを提供してしまった場合は、MODS を試すことができ ますhttp://cmp.felk.cvut.cz/wbs/index.htmlはるかに高速。

于 2015-09-18T08:27:45.327 に答える
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OpenCV で既に実装されているSURFを試すことができます。

また、C にあるvlFeatを見て、Matlab バインディングを使用することもできます。

于 2015-09-15T23:22:13.957 に答える
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これらの 2 つの画像しかない場合、これは SIFT/ASIFT 機能の比較にとって非常に難しい問題です。両方の画像が同じメガネを描いていると言うのは、私にとってもそれほど明確ではありません.

そうは言っても、私は別のアプローチを探します。これらは、私の頭に浮かぶいくつかの高レベルのアプローチです。

  • この場合、色は非常に特徴的です。色がまったく異なるモデルが 2 つある場合、それらは同じではないと簡単に言えます。したがって、(背景を無視して) 色のヒストグラムを取得し、それらを比較できます。
  • メガネのもう1つの特徴は、レンズを囲むフレームの形状です。あなたの画像によると、そのフレームは常に表示されると思います。したがって、たとえば、レンズを囲む長方形を見つけ、2 つの画像間のホモグラフィを見つけ、長方形を歪め、相互相関によって両方を比較することができます。
于 2015-09-18T08:43:59.367 に答える