Является ли Approximate Nearest Neighbor самым быстрым соответствием в Computer Vision?

Question

При использовании дескрипторов объектов [например, SIFT, SURF] - является ли Приблизительный ближайший сосед самым быстрым способом сопоставления изображений?

Answer 1

Вы должны проверить ядро ​​совпадения пирамид , которое до сих пор является одним из самых успешных алгоритмов для сопоставления изображений с локальными функциями. Он имеет линейную сложность по времени, в отличие от сравнения каждого признака в изображении A с каждым признаком в изображении B, который равен O (n ^ 2). Существует также бесплатная реализация .

Answer 2

Я бы сказал, что ближайший сосед, основанный на евклидовом округе, будет проще всего реализовать, но не обязательно будет самым быстрым.

Я бы согласился с тем, что приблизительный ближайший сосед или «лучший бен первым» быстрее всего определит, какое изображение в вашем фоновом наборе наиболее близко напоминает пробное изображение.

Если вы попытаетесь идентифицировать один объект на изображении, все будет немного сложнее.

Answer 3

Также можно увидеть FLANN - Быстрая библиотека для приблизительных ближайших соседей