筛选“相似”对象的特征答案

【问题标题】：sift features for "similar" objects筛选“相似”对象的特征
【发布时间】：2012-04-10 17:53:52
【问题描述】：

我发现SIFT features 只适用于在场景中找到相同的对象，但它似乎不适合“相似”的对象。

也许我做错了什么？也许我必须使用其他一些描述符？

图像和 SIFT\ASIFT 算法有效：

同样的问题 - 没有匹配项

【问题讨论】：

我知道 haar 特征（缺点- 多尺度）和模板匹配（缺点- 没有旋转和尺度不变性）
SIFT 特征非常成功地用于查找（感知）相似图像。我认为你需要花更多的时间来学习。
我想你不明白我的意思，我不想要模板或 CBIR 系统的一些集群，我尝试了 ASIFT 和 SIFT 看看图片ipol.im/pub/demo/my_affine_sift/…他们没有匹配。
能否将图片添加到您的问题中？然后大家就更清楚问题是什么了。

【解决方案1】：

我发现 SIFT 特征只适用于在场景中找到相同的对象，但它似乎不适合“相似”的对象。

这正是他们正在做的事情（不仅是他们，任务被称为“宽基线匹配”） - 1）为每个特征找到最相似的 - 称为“暂定”或“推定”对应 2）使用RANSAC或其他类似的方法来找到对应集之间的几何变换。

因此，如果您需要找到“相似”，则必须使用其他方法，例如 Viola-Jones http://en.wikipedia.org/wiki/Viola%E2%80%93Jones_object_detection_framework

或者（但它会给你很多误报）你可以比较大图像和小图像，不要使用第 2 步。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用VLfeat 的基本 SIFT 算法给了我这个结果。考虑到目标图像较小且不那么独特，我会说这是一个非常好的结果。

【讨论】：