Пространство функции кластеризации — дескрипторы SURF с Adaptive MeanShift

ничего не нашел в интернете. В последнее время было несколько статей о
кластеризация дескрипторов пространств объектов (таких как SIFT / SURF) с использованием алгоритма Mean Shift.
Есть ли у кого-нибудь ссылки или какой-либо код / ​​библиотека / совет для фактического кластеризации дескрипторов SURF? (Matlab / C ++)

Я уже пытался использовать 1D Mean-Shift (который отлично работает на местах точек), а также некоторые другие средние сдвиги, которые были доступны … хотя у всех, похоже, есть проблемы с более высокими размерами.

Заранее спасибо!

0

Решение

Почему вы используете одномерный алгоритм классификации с многомерным набором данных? Сегментация среднего смещения является неконтролируемой задачей классификации, в то время как SIFT и SURF используются для поиска ключевых точек на изображении. Существует только одно среднее смещение. Существуют и другие альтернативы, такие как CAMshift, но в основном они не зависят от среднего смещения. SURF и среднее смещение являются независимыми алгоритмами. Поэтому вы не найдете никакой реализации с зависимостями, если она не предназначена для конкретного приложения.

Поэтому для SIFT обычно используется 128-мерный дескриптор на основе EoH (размерность, аналогичная расширенному дескриптору SURF) для данной ключевой точки. Если вы собираетесь учитывать локальное положение каждого пикселя (x, y), у вас будет 130-мерное пространство объектов, а не 1D.

Если вы хотите классифицировать информацию о краях на изображении, сначала вы должны локализовать ключевые точки на изображении, используя SIFT или SURF. Затем используйте каскадный вектор EoH и положение пикселя в качестве входных данных для алгоритма сегментации. Если вы ищете в функциях Google или MathWorks алгоритм N-мерного среднего смещения, вы бы его нашли. Это тот же процесс, что и для одномерного набора данных, поэтому усиление не кодируется для одномерного пользовательского случая. Вы также обнаружили бы, что набор инструментов изображения MATLAB уже содержит реализацию SURF.

Mean-Shift: http://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/fileexchange/10161-mean-shift-clustering

SURF: http://www.mathworks.co.uk/help/vision/examples/object-detection-in-a-cluttered-scene-using-point-feature-matching.html

На реализации C ++ и MATLAB SIFT есть ссылки на оригинальную статью и ее сайт (А. Ведальди, «Реализация детектора и дескриптора SIFT», 2004).

ПРОСЕЯТЬ: http://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/code/sift.html

Оригинальная бумага SURF: http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/eccv06.pdf

Оригинальная бумага SIFT: http://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/sift/sift.pdf

0

Другие решения


По вопросам рекламы [email protected]