Có một số loại thiết bị dò tìm và mô tả, như SIFT, SURF, FAST. Tôi tự hỏi họ có đủ điều kiện cho các ứng dụng thời gian thực không? Cái nào là tốt nhất hay tốt hơn?tính năng dò tìm và mô tả so sánh
Và hơn nữa, kiến trúc sư Harris-Laplacian vẫn hữu ích khi chúng ta đã có trên ba? Nó tốt hơn họ?
Tôi có thể khuyên bạn sử dụng Hessian-Affine và MSER để phát hiện, nếu bạn cần bất thường với các yếu tố khác nhau (ví dụ: thay đổi quan điểm) hoặc FAST, nếu bạn cần thời gian thực. FAST đang làm công việc tương tự cho Harris, nhưng nhanh hơn nhiều.
Bạn có thể xem "Local Invariant Feature Detectors: A Survey" và "A Comparison of Affine Region Detectors" trong đó nhiều thiết bị dò được kiểm tra và mô tả rất tốt.
Cập nhật: "WxBS: Wide Baseline Stereo Generalizations" không mở rộng tiêu chuẩn của tiểu thuyết và trình phát hiện và mô tả cổ điển.
Thứ hai, phần mô tả thường chậm hơn phát hiện, do đó, là thời gian thực, bạn phải sử dụng GPU hoặc bộ mô tả nhị phân như BRIEF hoặc FREAK.
Update2: "HPatches (Homography Patches) dataset and benchmark" và hội thảo tương ứng tại ECCV 2016. http://www.iis.ee.ic.ac.uk/ComputerVision/DescrWorkshop/index.html.
Cập nhật3: "Đánh giá mô tả (và phát hiện bit) trên nhiệm vụ tái tạo 3D quy mô lớn CVPR 2017.
Cảm ơn, nhưng tại sao không SIFT/SURF? – Alcott
Bởi vì SIFT và SURF là thiết bị dò tìm chỉ là sự tương đồng về biến đổi, dịch và thay đổi quy mô, nhưng không biến đổi affine - hiệu suất của chúng giảm nhanh với thay đổi quan điểm). Thực hành tiêu chuẩn trong kết hợp hình ảnh - sử dụng MSER và hoặc Hessian-Affine làm trình phát hiện + SIFT làm bộ mô tả. Cũng SIFT và SURF là chậm (cũng như Hessian-Affine và ít hơn - MSER) so với các điểm nhanh FAST rất nhanh. –
@ old-ufo Tôi đã xem qua câu trả lời của bạn trong khi nghiên cứu so sánh các trình phát hiện tính năng. Tôi đang tìm kiếm để thực hiện phát hiện mốc trên khuôn mặt (vị trí của góc miệng, mắt, mũi vv) và đã được đánh giá các máy dò/mô tả khác nhau. Có vẻ như lý do bạn không sử dụng SIFT/SURF không áp dụng vì tôi sẽ sử dụng tập huấn luyện/kiểm tra nơi hình ảnh là ảnh chụp mặt trước của đối tượng (tức là thay đổi quan điểm không quan trọng). Bạn có bất cứ đề nghị về những gì có thể là một số máy dò/mô tả tốt và tại sao? Hầu hết các tài liệu về đề tài này đã lỗi thời một vài năm ... Cảm ơn! –
kiểm tra tốc độ của tôi đối với máy dò điểm trong OpenCV 3.0 sử dụng AVT Manta G-125C (1292x964)
Unit là FPS
SIFT và SURF là mô tả tương đối chậm khi so sánh với mô tả nhị phân như nhanh, ngắn gọn, ORB và lăn tăn. Tôi không chắc chắn về tốc độ của họ trong phát hiện (thay vì sau đó mô tả), có lẽ một người nào khác có thể trả lời đó. Ngoài ra, SIFT và SURF là tốt hơn nhiều trong độ chính xác của họ và thu hồi đường cong (có nghĩa là, hiệu suất của họ), so với mô tả nhị phân. Nếu bạn quan tâm, tôi có thể cung cấp cho bạn liên kết tới bài đăng giới thiệu về các bộ mô tả nhị phân. – GilLevi
@GilLevi, cảm ơn bạn rất nhiều, bạn là chuyên gia về CV, :-). Trên thực tế, tôi đang gặp khó khăn trong việc lựa chọn giữa (SIFT, SURF, FAST) hoặc (harris-laplacian). Tôi không khá quen thuộc với họ, nhưng theo một số bài báo, harris-laplacian có vẻ tốt về mặt tính năng phát hiện, nhưng nó có thể chậm hơn so với 3 người khác, đúng không? Bạn có thể giúp tôi với điều đó không? – Alcott
Bạn quan tâm đến máy dò hoặc bộ mô tả? Nếu bạn lo lắng về tốc độ, tại sao bạn không chỉ tự mình kiểm tra? Tôi có thể giới thiệu cho bạn một số mã mà tôi nghĩ bạn có thể dễ dàng sửa đổi để kiểm tra thời gian chạy. – GilLevi