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2D プロットの semilogx と semilogy を知っています。SURF と MESH に相当するものはありますか?

外部サイトへのリンクを介してこの質問に回答した後、私は別の問題を取得するために問題を解決したことに気付きました。対数スケールでは、MESHおよびSURF関数のC=Zパラメーターはあまりうまく機能しません。取得するのは、通常のカラーグラデーションのない青いグラフで、3つのパラメーターを渡すことで取得できます。

それを元に戻す方法は？

選択ボックスにイベントハンドラーを追加したいので書きます。Firefoxではうまく機能しますが、IEでは常にnull例外をスローします。attachEventを使用しても、IEでは機能しません。上記でdocument.getElementById（ "addContent"）を使用すると、常にnull例外がスローされます。しかし、これらはすべてFirefoxでうまく機能します。

誰かが理由を教えてもらえますか？前もって感謝します ！

ここで質問し、SURFとSIFTの両方を試した後、どちらも、カメラからのストリームを追跡するのに十分な速さでインタレストポイントを生成するのに十分な効率であるとは言えません。

たとえば、SURFは画像のインタレストポイントを生成するのに約3秒かかります。これは、Webカメラからのビデオを追跡するには遅すぎます。携帯電話で使用すると、さらに悪化します。

特定の領域、そのスケール、傾斜などを追跡するアルゴリズムが必要なだけで、その上に構築できます。

ありがとう

ここには、類似した画像を見つける方法に非常に役立つトピックがいくつかあります。

私がやりたいことは、写真の指紋を取得し、デジタル カメラで撮影したさまざまな写真から同じ写真を見つけることです。SURF アルゴリズムは、スケーリング、角度、およびその他の歪みに依存しないための最良の方法であると考えられます。

サンプル画像の特徴を抽出するために、SURF アルゴリズムで OpenCV を使用しています。今、このすべての特徴データ (位置、ラプラシアン、サイズ、向き、ヘシアン) をフィンガープリントまたはハッシュに変換する方法を考えています。

このフィンガープリントはデータベースに保存され、検索クエリはそのフィンガープリントをほぼ同じ特徴を持つ写真のフィンガープリントと比較できなければなりません。

アップデート：

すべての記述子ベクトルを単純なハッシュに変換する方法はないようです。では、クエリを高速化するために画像記述子をデータベースに格納する最良の方法は何でしょうか?

ボキャブラリーツリーはオプションですか?

どんな助けにもとても感謝しています。

大規模なデータベースで類似の画像やテキストを高速にクエリすることに関しては、ボキャブラリ ツリーについてよく読んでいます。しかし、そのようなボキャブラリ ツリーとは何か、機能の 1 つを構築する方法について、適切な (理解しやすい) 説明を見つけることができませんでした。

3D表面プロット用のデータがたくさんあります。そのデータを閲覧できるようにするためのクイックWebインターフェイスを構築したいと思います。表面プロットを簡単に表示できる（無料の）パッケージはありますか？私はこの質問を見つけましたが、提案されたライブラリは表面プロットをサポートしていませんでした。

flash/javaのようなプラグインが必要な場合は問題ありません。これはプロトタイピング用であるため、迅速な'nダーティソリューションが推奨されます。

今のところ、私が思いついた唯一のオプションは、gnuplotを使用して静止画像を提供することです。ブラウザでインタラクティブな3D表面プロットを提供する方法があれば素晴らしいでしょう。

openCV Surf tracker を使用して、2 つの画像の正確なポイントを見つけています。ご存知のように、Surf は両方の画像で多くの特徴点を返します。私がやりたいことは、これらの機能パラメーターを使用して、どの一致が正確に正しいか (真の正の一致) を見つけることです。私のアプリケーションでは、真の肯定的な一致のみが必要です。

Hessian、Laplacian、Distance、Size、Dirというパラメータが存在していました。

これらのパラメーターの使用方法がわかりませんか? 完全一致は距離が短いか、ヘシアンが多いですか? ラプラシアンは役に立ちますか? サイズまたはディレクトリが役立ちますか?

完全一致 (真陽性) を見つけるにはどうすればよいですか??

SURF の通信照合プロセスを高速化するにはどうすればよいですか? 提供されたサンプルを使用して、Web カメラからカラー画像をキャプチャして処理するように変更しましたが、速度は確実に改善する必要があります。これはどこに取り組むべきですか？

私はビデオチャットをしましたが、いつものように、多くの男性はサービスを悪用するのが好きです（そのような悪用の性質を理解するのはあなたに任せています）、これは私が決して支持するものではなく、ほとんどのこともしません私のユーザーの。いいえ、chatroulette.comを盗んだことはありません:-)率直に言って、これをここで取り上げるのは恥ずかしいことですが、私の質問は技術的でかなり具体的です。

ユーザーがカメラでジャンクをフラッシュするなど、このコンテンツが不快なキャラクターである場合は、ビデオコンテンツに基づいてユーザーをフィルタリング/拒否したいと思います。どのような画像比較アルゴリズムが私のニーズに合っていますか？

私は1週間ほど科学論文を読んで、SIFT、SURF、ウェーブレットベースのアプローチなど、複数の理論とその実装に気づきました。もちろん、これらにはそれぞれ欠点と利点があります。しかし、私の画像比較の性質は非常に具体的であるため、ビデオで特定の身体部分がさまざまな位置で遭遇した場合にサービスを拒否するために、どの方法が私に最も適しているのか疑問に思っていますか？

現在、私は次のようなものに傾倒しています（ウェーブレットベースに加えて、独自のイノベーションであると思われるもの）：http: //grail.cs.washington.edu/projects/query/

以上のことで、問題のある身体部分を簡単に描くことができ、問題のあるコンテンツはしきい値に基づいて一致と見なされると期待できます。繰り返しになりますが、この方法が変換に対して不変であるかどうか、もしそうであれば、どのような種類であるかはわかりません。この論文はそれについて具体的ではありません。

あるいは、SURFの実装で可能だと思っていますが、誤検知が発生する可能性があるのではないかと心配しています。そのような実装は、特定の機能を認識/重視するようにトレーニングできますか？

ここでSURFとSIFTについて多くの質問があることは承知していますが、それらのほとんどは、通常2つの画像を「比較」する方法を説明しているという点で一般的です。私の比較は機能固有であり、一般的なものではありません。2つの類似した画像を比較するだけでなく、その中に存在する特徴のランク/インデックス/重みを与えることができる方法が必要です（ただし、この方法では、画像自体か何か他のものかを問わず、それを説明できます）。画像。