набор дескрипторов для области и для точки

[mrgloom 242]

каким образом можно описывать область?

т.е. какие существуют варианты:

например можно поделить всё изображение на точки и вычислять дескриптор для каждой точки(опять же получается для некой окрестности).

тут непонятно есть ли смысл вычислять дескриптор для точки, которая не является особой.

и непонятно какая должна быть окрестность по размеру и форме?

можно поделить на маленькие квадратные патчи и вычислять для патча (удобно тем, что потом сравнивать можно т.к. размерность будет одинаковая)

неудобно тем, что никак не учитывается само изображение. (по сути является частным случаем от дескриптора точки, только области точек не пересекаются)

можно поделить на малые и не малые области с помощью сегментации (так вот тут непонятно как потом сравнивать)

т.е. области получаются разного размера и разной формы, можно например вычислить средний цвет в области или контур задать и он будет инвариантен к масштабу и повороту, а что еще можно?

[Smorodov 579]

здесь есть и ссылки на программы и некоторая теория:

http://www1.idc.ac.il/toky/CompPhoto-09/Projects/Stud_projects/DimaAlon/Project_readme.htm

Сам GIST дескриптор:

http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/

Здесь на русском:

поищите в google "20100919_computer_vision_konushin_lecture02.pdf" или по "поговорим о признаках"

[mrgloom 242]

http://chatzichristofis.info/?page_id=19

вот я еще нашел MPEG-7 Descriptors

[mrgloom 242]

кстати говоря на ютубе то это(или похожее) по полной используют

http://www.cse.ohio-state.edu/~kucuktun/research-copydetection.html

я думаю если это подходит для видео то может быть подойдёт и для сравнения изображений?

кроме Video Copy Detection еще есть что то типа nudity detection.

[mrgloom 242]

здесь есть и ссылки на программы и некоторая теория:

http://www1.idc.ac.i...ject_readme.htm

Сам GIST дескриптор:

http://people.csail....patialenvelope/

Здесь на русском:

поищите в google "20100919_computer_vision_konushin_lecture02.pdf" или по "поговорим о признаках"

полезно, но по каждой теме надо доп. читать подробно.

кстати так и не понял как проводят матчинг по sift-подобным дескрипторам.

descriptor matching consists in two steps. The first step follows the simple but powerful matching algorithm of David Lowe. More precisely, to see if a descriptor A in the left image matches with some descriptor in the right image or not, we compute first the Euclidean distance d(A, A') between the descriptor A in the left image with all the descriptors A' in right image. If the nearest distance, say d(A, A1'), is smaller than k times the second nearest distance, say d(A, A2'), then A and A1' are considered as matched. We set k=0.6

надо попробовать поменять k, а в opencv то этого сделать нельзя, не меняя код.

http://cv.snu.ac.kr/research/~RRWHM/

кое чего еще про матчинг

http://raweb.inria.fr/rapportsactivite/RA2008/willow/uid40.html

тут еще