从图像中的唯一标识符中检测 ID答案

【问题标题】：Detecting IDs from unique identifier in the image从图像中的唯一标识符中检测 ID
【发布时间】：2023-03-17 06:24:02
【问题描述】：

我正在研究一种方法，通过使用 opencv 或深度学习读取图像内容（即该人的穿着）来检测具有特定 ID（在调用应用程序数据库中）的人。

假设您有一个调用应用程序，其中包含定期访问商店的注册人员的数据库。假设这些人穿着带有唯一视觉标识符（如条形码但不是条形码）的徽标，并且我们的系统希望将他们与系统上的相关 ID 进行匹配。

想到的直接解决方案就是训练一个 CNN 来寻找那个唯一标识符 - 如果您必须对 10 甚至 20 人进行分类，这很好，但如果您有 100 多个具有独特视觉线索的人怎么办。显然，在每张图像上训练一个网络不会扩展。

我想知道是否有一个没有深度学习的 opencv 实现，也许因为这会使其在运行时更快

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这个问题是重新识别。方式之一 - Siamese Networks。他们被训练在多维空间中生成向量，对于不同的对象，这些向量彼此相距很远，而对于相似的对象则相距很近。你可以看到decision from OpenVINO。

【讨论】：

【解决方案2】：

你真的不需要在这个上进行深度学习，你所拥有的很清楚，你将在图像中有特征并且需要在视频中跟踪这些特征。

检查特征检测器，一些好的是：

如果您检查此图像：您会看到，我们可以将书的图像与任何图像进行匹配，因此我们最终可以对其进行跟踪（这在 SLAM（同时定位和映射）或 SFM（运动结构）之类的事情中完成）

由于您关心解决方案的扩展，生成特征将是困难的部分，一些做得很好的库有ARUCO，您可以在其中创建易于区分和检测的标签字典：

还有April Tags、Alvar 标签等，各有优缺点（特征检测器也有不同的许可模型）。您还可以创建自己的标签或功能来检测。

我希望这是一个好的起点！

【讨论】：

【解决方案3】：

也许template matching 很适合这个？

【讨论】：