저는 현재 컴퓨터 비전 배정을위한 파노라마 스티처를 구현하고 있으며, 두 번째로 우수한 비율 테스트 (Lowe의 SIFT 논문에 설명되어 있음)에 대한 질문이 있습니다. 관심 지점/설명자가 각 이미지에 대해 계산 된 후에해야 할 일에 대한 나의 이해는 다음과 같습니다.기능 일치에서 '차선 비율'테스트가 비대칭입니까?
이미지 1의 각 설명자에 대해 이미지 2에서 가장 가까운 설명자가 2 개 발견됩니다. 가장 가까운 이웃이 특정 임계 값 내에 있으면, 우리는 이미지 1로부터의 디스크립터에 대한 각 이웃 거리의 비율을 계산한다. 만약 비율이 충분히 낮다면 (즉, 가장 가까운 이웃이 두 번째 가장 가까운 이웃보다 상대적으로 훨씬 가깝다면), 우리는 이것을 좋은 것으로 간주한다.
이 프로세스가 비대칭 인 것처럼 보이므로 전환 이미지 1과 이미지 2가 일치하는 것으로 바뀌게됩니다. 예를 들어 이미지 1에는 몇 가지 고유 한 점 P1이 있고 이미지 2에는 유사한 두 개의 유사한 점 P2와 P3이 있다고 상상해보십시오. 우리의 관심 지점 탐지기가이 3 점 모두를 찾아 내고 모든 것에 대해 비슷하게 가치가있는 설명자를 계산한다고 가정하고 다른 모든 관심 지점은 설명자 공간에서 멀리 있다고 가정합니다.
이제 우리는 이미지 1의 관심 지점을 반복하면서 위에서 설명한대로 기능 일치를 실행한다고 상상해보십시오. P1에 도달하면 두 번째로 우수한 비율 테스트 때문에 P2 또는 P3과의 일치를 거부합니다 (둘 다 비슷하게 거리가 있습니다). 피쳐 공간에서 P1부터).
그러나 이미지 2를 반복하면 다른 결과가있는 것 같습니다. 우리는 P2와 P3을 반복하고 P1에 매치를 할당합니다. 이미지 1에 인접한 두 번째 이웃이 없으므로.
이것은 알고리즘을 실행할 때 실제 문제가되는 것처럼 보입니다. 내가 뭔가 빠졌다고 가정하면. 이미지 2를 반복 할 때 dist (P2, P1)와 dist (P3, P1) 사이의 비율을 이미지 1에서 같은 지점과 일치한다는 것을 알아 낸 후에 비교해야합니까? 우리가 이것을하더라도, 이미지 1에서 이미지 2로 매치를 실행하는 것과 이미지를 매칭하는 것 사이에는 고유 한 비대칭 성이있는 것처럼 보입니다. 누락 된 알고리즘의 단계가 있습니까?
저는 실제로 일치를 구현하지 않았지만, 저는 그것이 맞았는지 확실하지 않았고, 비대칭으로 인해 제 자신을 추측했습니다. 감사! – Rotfuchs
일치를 대칭 화하려면 [이 리소스] (http://stackoverflow.com/a/17308502/1688185)를 참조하십시오. – deltheil
@deltheil. 나는 그 라인을 따라 무엇인가를 구현하려고 생각하고 있었지만 오버 헤드를 피하려고했다. – Rotfuchs