2011-11-30 17 views
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ある画像(A)のSURF記述子と、他のいくつかの画像(B、C、D、..)の記述子を比較したい最も類似した画像はAに等しい。記述子は64次元である。ある画像のSURF記述子を他の画像の記述子リストと比較する

C#とEmguを使用すると、Aの記述子をB、C、Dの順に比較することで一致します。多くの無関係な記述子を検索する必要があるため、イメージ数が10を超えると、これは非常に遅くなります。

プロセスをスピードアップするには、(記事によると)適切な方法は、(B、C、D、..)の記述子に1つのkdツリーを作成して、 A. kdツリーは、レベルに応じてサイズが分割されています。第1分割は第1次元、第2分割は第2次元などで決定される。しかし、記述子(64)の次元数が高い場合、KDツリーを使用する利点は小さくなる。

私の質問は、1つの画像(A)からいくつかの画像(B、C、D ..)にSURF記述子を一致させるためにKDツリー/他の方法を使用した経験や知識です。うまくいくとうまくいかないし、これのようなことをしたことがありますか?

ここではOpenCVで使用されているようにFLANNがオプションになりますが、C#のバージョンが見つかりません。ほぼNearest Neighboorはkdツリーのスピードを上げる選択肢にもなりますが、マッチングイメージではうまくいくのでしょうか?

敬具 モルテン

答えて

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あなたは、CまたはC++でFLANNにそれを試すことができます。あまり複雑ではありません。

しかし、私はFLANNをC++でテストしていますが、SURF機能、FLANN、1000個の画像を使用した照合時間は20秒から400秒(画像ごとの特徴ベクトルの数によって異なります)です。

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