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私は単純なトランプ検出プログラムに取り組んでいます。今のところ、ここから Sift Algorithmus が動作しています。そして、カードの周りにいくつかのバウンディング ボックスを作成しました。次に、検索するカードで Sift を使用し、記述子を保存しました。

しかし、次に何をすべきか？すべてのステップで Sift を実行している間、オブジェクトのマスクを作成し、バウンディング ボックスを通過する必要がありますか? それを正確に行う方法に関するチュートリアルが見つかりませんでした。

誰かが私を助けてくれることを願っています!

マックスに挨拶

編集：すべてのカードを認識したいので、次のように言うことができます：それはハート7かそこらです。

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SIFT は始まりに過ぎません。

SIFT は、オブジェクトの関心点を取得するルーチンです。Bag of Wordsアプローチを使用する必要があります。収集した SIFT 機能をクラスター化し、クラスター平均の観点から各機能を表します。各カードをこれらのクラスター平均のヒストグラムとして表します (別名、bag of words)。

于 2011-01-11T15:32:05.017 に答える
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SIFTはこのようなものに最適なアプローチですか？
Haar分類子や単純なテンプレートマッチングとは対照的です。

例： http： //digital.liby.waikato.ac.nz/conferences/ivcnz07/papers/ivcnz07-paper51.pdf

于 2011-01-13T19:40:45.393 に答える
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カードの表現の準備ができたら (@nimcap の言うこと)、認識自体を行う必要があります。最近傍、SVMなどを試すことができます。

また、何をすべきかについてのより良い説明 (より技術的な) については、Lowe のオリジナルの 2004 SIFT paperを参照してください。

于 2011-01-13T19:28:35.570 に答える