私は次のタスクを持っています: 静止画像 (ビデオ ストリームではない) から紙に描かれた一連の単純な手描きの形状を認識するため、ピクセル単位で正確に同じではない可能性があります。
これらの形状は基本的に、フロア プランのドア、窓などのシンボル (添付の画像を参照) であるため、わずかにスケーリングまたは回転 (90° ステップ) されている場合があります。5種類ほどあります。
これまでのところ、SIFT (およびその OpenCV バリアントであるSURFおよびORB ) と、haar のような機能を認識するカスケード分類子に出会いました。
SIFT の場合、このような形状にはキー ポイントが少なすぎるように見えますが、haar でトレーニングされたカスケード分類器を機能させることができませんでした。また、カスケード分類器は、そのような単純な形状を認識するのに少し重いようですよね?
誰か良いヒントや代替アプローチはありますか? それとも、私が使用できるコードのスニペットが横たわっているのでしょうか?
