Sadece iki görüntüyü eşleştirmek (örneğin ortak noktaları bulmak) veya CBIR (İçerik tabanlı görüntü alma - bir şablon görüntüsüyle bir veritabanını aramak için nesne).
Şu anda CBIR araştırması yapıyorum, bu yüzden mevcut yöntemlerle oldukça güncelim. Burada ve burada stackoverflow gelen sizinkine benzer sorunlara benim cevaplara bağlantıları vardır, bir göz atmalısınız.
Şimdi, SIFT hakkında biraz konuşmak. Eğer zaman önce kişiye Lowe terimi SIFT özelliği sürecine yönelik olarak uygulanır algılama ve özelliği tanımlayıcıları bu tespit ilgi noktaları hesaplanır. Bu güne kadar, SIFT tanımlayıcılarının inanılmaz derecede harika olduğu kanıtlandı. Tanımlayıcılar @Totero'nun daha önce bahsettiği bazı harika özelliklere sahiptir.
Öte yandan, günümüzde gittikçe daha fazla DoG (Gaussianların Farkı) olarak adlandırılan SIFT tespit yöntemi artık en son teknoloji değildir. Halen yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak özellik algılama süreci için, günümüzde bazıları daha iyi veya güzel DoG proses ekstraktlarının türlerini tamamlayan veya daha iyi tamamlayan daha fazla yöntem vardır.
Mevcut makalelerin çoğunun (bağlantılı yığın akışı sorularındaki bağlantılara bakın) daha iyi bir uygulaması vardır: özellikleri tespit etmenin birden fazla yolunu birleştirirler ve daha sonra değişmez vektör temsillerini hesaplamak için SIFT tanımlayıcılarını (hala tanımlayıcı olarak sallanır) kullanırlar. Şu anda DoG (görüntülerin köşe benzeri bölümlerine odaklanıyorlar) ve MSER bölgelerinin (çoklu ölçeklerle damla benzeri ayırt edici noktalara odaklanıyorlar) birlikte çalışıyorum. Bu kombinasyonu kendi görüntü veritabanınızda tatmin edici bulmazsanız, daha da fazla tür özellik dedektörü denemek ve denemek isteyebilirsiniz.
Eğer ilgileniyorsanız eğer Ayrıca, burada farklı algılama ve açıklayıcı kombinasyonlarının preformances değerlendiren bir kağıttır. Çünkü ben okumadım DoG & Mser + SIFT benim için para cezası çalışır, ama bunu yağsız ettik ve kağıt oldukça iyi.
Not: bağlandığım IEEEXplore veritabanına erişiminiz yoksa google bilgini kullanın.