나는 비슷한 이미지를 최근에 검색하는 방법을 배우고 있습니다. 영역에 맞는 기능에는 몇 가지 인기있는 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, Perceptual Hash Algorithm, openCV의 SIFI 및 SURF. 어느 것이 가장 정확한지 궁금합니다. 아니면 여러 알고리즘을 사용하고 있습니까? 또는 인기있는 알고리즘에 대한 좋은 결론이 있습니다. 미리 감사드립니다. 서로 다른 이미지 사이의 유사점을 찾는 가장 정확한 알고리즘은 무엇입니까
실제로 유사 기능을 확인하기위한 알고리즘이 많이 있습니다. SURF, SIFT, BRISK, LBP, Harris MSER, A-KAZE, FAST 등의 기능을 찾기 위해 일부 알고리즘을 검색했습니다.
많은 응용 프로그램에서 기능 일치를 확인하기 위해 SIFT가 선택됩니다. 그러나, 당신은 공연 알고리즘을 평가해야한다고 생각합니다. 응용 프로그램에 적합한 알고리즘을 찾으려면.
알고리즘을 이해할 수 없다면 여러 알고리즘을 사용하는 것이 나을 것이라고 생각합니다.
기능을 확인하려면이 링크를 사용하여 기능 추출기, 설명자, 일치를 이해하는 것이 좋습니다. https://kr.mathworks.com/help/vision/local-feature-extraction.html
감사합니다.
답변 해 주셔서 감사합니다. 여러 알고리즘을 사용하는 예가 있습니까? 각 알고리즘마다 어떤 비율을 취해야합니까? – Gosling
키 단어 "Feature Matching Comparison"을 사용하여 기능 일치를 위해 여러 알고리즘을 사용하는 저널을 쉽게 검색 할 수 있습니다. 또한 기능 일치를위한 라이브러리를 찾을 수 있습니다. – HMann
감사합니다. – Gosling