Với các tính năng N SIFT/SURF được trích xuất từ 100 hình ảnh đào tạo mô tả một đối tượng cụ thể và cho các tính năng M SIFT/SURF được trích xuất từ hình ảnh A mới có thể chứa hoặc không chứa đối tượng đó (cũng như các đối tượng khác mà chúng ta không quan tâm), bạn sẽ xác định xem hình ảnh A mô tả đối tượng đó như thế nào?Phát hiện đối tượng trong ảnh bằng tính năng SIFT/SURF
Phương pháp duy nhất tôi biết là tập hợp các tính năng đào tạo và tạo biểu đồ cho mỗi hình ảnh đào tạo và sau đó đào tạo trình phân loại (ví dụ: SVM) trên các biểu đồ này. Sau đó, bạn sẽ kiểm tra đối tượng trong hình A bằng cách trích xuất các tính năng, tính toán biểu đồ và sau đó phân loại biểu đồ bằng cách sử dụng trình phân loại được đào tạo.
Vấn đề chính với cách tiếp cận này là nó giả định hình ảnh A chỉ chứa đối tượng và không có gì khác, hoặc nó không chứa đối tượng. Nói cách khác, nếu đối tượng là một người, và nó được huấn luyện về hình ảnh của người đó, nó sẽ không thể phát hiện người đó đang đứng trong đám đông, bởi vì biểu đồ kết quả sẽ bị ô nhiễm với các đặc tính của tất cả mọi người trong đám đông.
Phương pháp khác để hoàn thành điều này là gì?