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現在、私は顔認識プロジェクトに取り組んでおり、Fisherfaces/LDA を使用してより広いレベルで画像を除外し、SURF を使用して LDA からの出力を検証しています。に渡す必要がある適切なヘッセ行列のしきい値は何CvSURFParam()ですか? OpenCVで提供しているサンプルコードは500ありますが最適ですか？

また、私のコードが身元を確認できるように一致させる必要がある記述子の最小数はいくつでしょうか? 50%で足りますか？

WindowsでC++でOpenCV 2.4を使用しています。

基本的に、最初に次のことを行う必要があります。

そして：

検出と計算が2つの異なる操作であるのはなぜですか？
検出後にコンピューティングを実行しても、冗長ループは発生しませんか？

私は自分.computeのアプリケーションで最も高価であることに気づきました。

0.2秒で行われます

約1秒かかります。スピードアップする方法はあります.computeか？

物体認識システムを開発しています。私のアルゴリズムの重要な部分は、

（detector.detect()キーポイントを持った後）

より多くのコアを使用して特徴ベクトルを計算する方法はありますか? 8コアまで使えます。

リアルタイムでオブジェクト認識を行う必要があります（ビデオカメラのUSBからの画像を使用）

とにかく言うことはありますか

より少ないキーポイントを抽出するには？

私はSURFを使用しており、両方を試しています

と

私は設定する必要がある良い試合を得るために見ました

設定した場合k = 1、そのキーポイントの最初の距離の短い一致は得られません。
何か理由はありますか？

SURFとSIFTを使用してオブジェクト検出をテストしています。

SURFはSIFTよりも高速で堅牢であると主張していますが、私のテストではこれは真実ではないことがわかりました。ミディアムイメージ（600 * 400）のSIFTは、SURFと同じ速度であり、オブジェクトをかなりよく認識します（SURFよりも優れている可能性があります）。

私は何か間違ったことをしていますか？

[編集]

opencvコードを少し変更するだけで、SURFがはるかに高速になる方法を説明する記事があることに注意してください。

アクティブなopencv開発者を知っている場合は、彼に見てもらいましょう。

サンプルfind_obj.cppまたはOpenCVSURFプログラムを実行しようとすると、コードの実行中にコマンドプロンプトで次のエラーが発生します。プロジェクトはエラーや警告なしでビルドされます。VS2011ベータ版、OpenCV 2.4、Windows7を使用しています。

エラーメッセージ：

Cmakeを使用してOpenCV2.4を再度ビルドし、次にデバッグモードでVS2011をビルドしてから、IDEにlibパスを追加しようとしましたが、それでも結果が得られませんでした。

どうすれば修正できますか？

基本的に私は持っています：

良い一致のみを取得するには、すべての「一致」ベクトルを解析し、次のように距離を確認します。

しかし、どういうmatches[i][0].distance意味ですか？との間の距離matches[i][0]？

私の推測

私が推測できることについては、最初の一致とNNとの間のユークリアン距離を計算し、次のようなしきい値でフィルター処理する方が論理的に聞こえます。

基本的に私はこのような3つのマットを持っています:

各記述子が次のようにロードされた場所:

すべての記述子を単一の Mat に結合するにはどうすればよいですか (一方のマットをもう一方のマットに追加します)。

例：

特徴抽出（sift ecc）を使用したオブジェクト検出の投稿をたくさん読んでいます。

両方の画像の記述子を計算した後、適切な一致を取得するために、crossCheckMatching を使用しています。( sample/cpp/descritpor_extractor_matcher.cppにあります)

この選択の理由を理解できますか?

なぜ両方を評価する必要があるのか

わかりません。

たとえば、ユークリア距離を計算すると、両方の方向で同じ結果が返されませんか?