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オブジェクトの特定の画像を、オブジェクトが含まれる事前定義された星座のリストの 1 つにマッピングする (つまり、最も可能性の高い一致を見つける) 分類タスクを実行したいと考えています。画像の記述子（機械学習アルゴリズムを実行する）を取得するために、VLFeat実装でSIFTを使用することが提案されました。

まず私の主な質問 - sift のキーポイント検索部分を無視し、その記述子にのみ使用したいと思います。チュートリアルでは、呼び出して正確にそれを行うオプションがあることがわかりました

[f,d] = vl_sift(I,'frames',fc) ;

ここで、fc はキーポイントを指定します。私の問題は、キーポイントの周りの記述子を計算したいバウンディングボックスを明示的に指定したいということです-しかし、現在は少し不可解で許可されていないスケールパラメーターしか指定できないようです境界ボックスを明示的に指定します。これを達成する方法はありますか？

2 番目の質問は、スケールを手動で設定し、この方法で記述子を取得することは理にかなっていますか? （つまり、良い記述子になりますか？）。記述子を取得するより良い方法に関する他の提案はありますか? (他の実装、または他の非 SIFT 記述子で SIFT を使用する)。私のオブジェクトは常に画像内の唯一のオブジェクトであり、中央に配置され、一定の照明があり、その内部部分のある種の回転によって変化することに言及する必要があります-これが、SIFTが焦点を合わせていることを理解したときにうまくいくと思った理由ですオブジェクトの回転に応じて変化する方向勾配。

ありがとう

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ディスクリプタ スケールが少し不可解に見えるという事実について同意しました。

VLFeat SIFT チュートリアルの 3 番目の画像を参照してください。ここでは、次のコマンドを使用して、抽出された記述子を画像に重ねています。

h3 = vl_plotsiftdescriptor(d(:,sel),f(:,sel)) ;  
set(h3,'color','g') ;

したがって、スケールを調整して、ヒストグラムが抽出された領域が期待どおりかどうかを確認できます。

SIFT は、イメージング環境を十分に制御できる場合、アプリケーションにとってやり過ぎのように思えますが、機能するはずです。

于 2011-03-21T13:52:37.313 に答える
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たぶん私は問題を理解していませんでしたが、クエリ画像を列車画像のデータベースと照合する必要があり、列車画像とテスト画像の両方が照明、スケールで一定である場合...おそらくここではSIFTは必要ありません。相関図を見ることができます。あなたはマトラブを使用していますか？

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html#template-matching「こちら」では、opencv との関連付けを使用した例を見ることができます。

于 2013-02-06T10:14:13.580 に答える
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おい。この論文の背景の章に目を通してみると役立つかもしれません: http://www.cs.bris.ac.uk/Publications/pub_master.jsp?id=2001260

スケールについて説明するには時間がかかるので、それを読んで関連する引用を確認してください。ところで、その作業では、記述子は基本解像度、つまりスケール ~ 1 で使用されます。

お役に立てれば。

于 2011-04-03T23:14:16.550 に答える