mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 23, 2012 допустим сравниваем 2 контура, а у них получается разное кол-во точек. получается разная размерность для вектора признаков,если использовать shape context. или хотим использовать sift точки для классификации и на каждом изображении имеем их разное число. как решаются такие проблемы когда размерность не совпадает? может тут помочь BOW ? или этот метод только размерность уменьшает? т.е. мы получаем базис меньшего размера. т.е. мне нужно как то нормировать размер вектора признаков, чтобы подать его на классификатор. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано August 23, 2012 Я бы попробовал аппроксимировать контуры (линейными отрезками или сплайнами), затем перераспределить точки по контурам равномерно. Получится два контура с одинаковым кол-вом равномерно распределенных точек. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано August 24, 2012 да что то я документ не догадался почитать повнимательней, а там считается гистограмма, а гистограмма всегда одного и того же размера. хотя нет ошибся там гистограмма для 1 точки. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах