SIFT

Question

Severalquestions Kullanarak Bir Görüntü Veritabanının Aranması, SIFT algorithm ile ilgili olarak sorulmuştur, ancak bunların hepsi, iki görüntü arasında basit bir karşılaştırmaya odaklanmış görünmektedir. İki görüntünün ne kadar benzediğini belirlemek yerine, binlerce görüntüden oluşan en yakın görüntüyü bulmak için SIFT'i kullanmak pratik olabilir mi? Diğer bir deyişle, SIFT ölçeklenebilir mi? Örneğin, bir görüntü yığını için anahtar noktaları oluşturmak, anahtar noktalarını bir veritabanında depolamak ve sonra bir "sorgu" için oluşturulan anahtar noktalarına en kısa Euclidean mesafesine sahip olanları bulmak için SIFT kullanmak pratik olabilir mi? görüntü?

Öklid mesafesini hesaplarken, anahtar noktalarının x, y, ölçek ve yönlendirme bölümlerini yoksayar ve yalnızca açıklayıcıya bakar mısınız?

Answer 1

Çeşitli yaklaşımlar vardır. Bir popüler yaklaşım, sadece kaç tane tanımlayıcının eşleştiğini temel alan, yani (x, y, ölçek ve yönelim) oluşan konum bölümünü göz ardı eden ve sadece betimleyiciye bakan eşleşmeyi yapan sözcük temsili torbasıdır. Büyük bir veritabanı

etkili sorgulama vocabulary trees veya diğer veri yapılarını kapsayabilir locality sensitive hashing

diğer yöntemler gibi yaklaşık yöntemler kullanabilir. Ayrıca, hesap konum bilgileri dikkate alır verimli bir yöntem için

, bu konu hakkında yazılı kağıtları orada, gerçi herhangi bulmak mümkün değildi eminim, pyramid match kernels