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A
答えて
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SIFTは、有名な自動フィーチャ検出機能に基づいてキーポイントを生成するアルゴリズムです。これらのキーポイントは、他の画像と比較または一致する可能性が最も高いです。イメージ自体は変更されていません。むしろ、我々は、1)他の画像と区別するために、2)類似画像に類似するように、「画素の区別可能クラスター」を探している。私は、私の研究でこの美しく作られたアルゴリズムをいくつかの機会に使ってきました。詳細な説明が必要な場合は、教えてください。
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@Gary Tsui:SIFTを使用して1つの画像内の類似部分を検索できますか?イメージの一部をコピーして同じイメージの別の部分に貼り付けると、SIFTを使用してコピーペースト領域を検出する可能性はありますか?
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親愛なるGaryさん、アルゴリズムは、異なるスケール$ k * \ sigma $の極端なガウス分布を使用しています。この図から、5つの異なるk値をとり、ガウス分布の4つの違いを得る必要があるようです。ある点が1ガウスの差の極値である場合、その点を特徴点として選択する必要がありますか?ありがとう。 POI(ポイントオブリポート)の場合は – user376089
、あなたは独自の制限を課すことができます。私の場合の1つでは、空間的に依存する要因がいくつかあるように見えたので、ポイントが他のピクチャの他のポイントと一致すると、空間的な制約が課されました。 –