Распознавание объектов Используя дескрипторы просачивания

Я новичок в этой области. Моя проблема заключается в том, чтобы определить, присутствует ли объект в объекте, используемом в учебных изображениях (изображения похожих объектов), на тестовом изображении или нет. Я хочу использовать дескрипторы SIFT для распознавания. Подходит ли мешок слов путем кластеризации дескрипторов SIFT, который используется для классификации объектов в разные классы, подходит для него или если существует более простой подход с использованием дескрипторов sift для него. Заранее спасибоРаспознавание объектов Используя дескрипторы просачивания

источник

2013-06-01 user2442331

сумка визуальных слов (BoW) действительно классический подход, первоначально предложенный Sivic & Зиссерман в 2003 году [Paper]. Он был одним из первых, кто отошел от предыдущих методов, которые предпочитали глобальные дескрипторы, а не локальные функции, такие как SIFT и SURF. Я рекомендую продолжить реализацию этого классического конвейера, если вы только начинаете узнавать об обнаружении и распознавании объектов.

источник

2013-06-01 03:15:43 bjou

Спасибо за ваши ценные предложения. Пожалуйста, дайте мне знать, если есть хорошее руководство по реализации, желательно в C++. – user2442331

Проверьте библиотеку [OpenCV] (http://opencv.org/). У них есть пример под 'samples/cpp/matcher_simple.cpp' [[link] (https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/cpp/matcher_simple.cpp)] для соответствия SIFT, а также BoW классификация под 'samples/cpp/bagofwords_classification.cpp' [[link] (https://github.com/Itseez/opencv/blob/master/samples/cpp/bagofwords_classification.cpp)]. – bjou

извинения за то, что вы снова беспокоили вас, но я пробовал эту реализацию мешка слов, но он всегда производит его каждый раз для каждого вида данных оценки. Я не могу понять, в чем проблема. Я буду благодарен вам. – user2442331

Распознавание объектов Используя дескрипторы просачивания

ответ

Смежные вопросы