Поиск в базе данных изображений с помощью SIFT

Question

Несколько вопросов было задано по поводу алгоритма SIFT , но все они, похоже, сосредоточены на простом сравнении двух изображений.Вместо того, чтобы определять, насколько похожи два изображения, будет ли целесообразно использовать SIFT для поиска наиболее подходящего изображения из коллекции тысяч изображений?Другими словами, является ли SIFT масштабируемым?

Например, будет ли целесообразно использовать SIFT для генерации ключевых точек для серии изображений, сохранять ключевые точки в базе данных, а затем находить те, которые имеют самые короткие евклидовы числарасстояние до ключевых точек, сгенерированных для изображения «запроса»?

При расчете евклидова расстояния вы игнорируете части x, y, масштаба и ориентации ключевых точек и смотрите только на дескриптор?

Answer 1

Есть несколько подходов.

Один популярный подход - это так называемое представление пакета слов, которое выполняет сопоставление, основываясь исключительно на количестве совпадений дескрипторов, игнорируя при этом часть местоположения, состоящую из (x, y, scale и direction), и просто смотрит на дескриптор. 1003 *

Эффективные запросы к большой базе данных могут использовать приблизительные методы, такие как хеширование с учетом локальных условий

Другие методы могут включать словарные деревья или другие структуры данных.

Для эффективного метода, который также учитывает информацию о местоположении, проверьте ядра совпадения пирамиды