Пространство функции кластеризации - дескрипторы SURF с Adaptive MeanShift

Question

Пространство функции кластеризации - дескрипторы SURF с Adaptive MeanShift

0

не нашел ничего в Интернете. Недавно были опубликованы некоторые статьи о кластерных дескрипторах пространственных объектов (таких как SIFT/SURF) с использованием алгоритма среднего сдвига. Есть ли у кого-нибудь какие-либо ссылки или какой-либо код/библиотека/подсказка, чтобы фактически сгруппировать дескрипторы 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 все, похоже, имеют проблемы с более высокими измерениями.

Заранее спасибо!

luke 10 нояб. 2014, в 19:08

Источник

Теги:

c++

matlab

cluster-analysis

surf

1 ответ

Ещё вопросы

lukemtesta · Answer 1 · 2014-11-11T13-50-00.000Z

Почему вы используете алгоритм классификации 1D с высокоразмерным набором данных? Сегментация среднего сдвига - это неконтролируемая задача классификации, тогда как SIFT и SURF используются для поиска ключевых точек в изображении. Существует только один средний сдвиг. Существуют и другие альтернативы, такие как CAMshift, но в основном не зависят от среднего сдвига. SURF и mean-shift - независимые алгоритмы. Таким образом, вы не найдете реализации с зависимостями, если она не предназначена для конкретного приложения.

Таким образом, SIFT обычно использует 128-мерный дескриптор на основе EoH (с аналогичной размерностью для расширенного дескриптора SURF) для данной ключевой точки. Если вы собираетесь учитывать локальную позицию каждого пикселя (x, y), у вас будет 130-мерное пространственное пространство, а не 1D.

Если вы хотите классифицировать информацию о краях на изображении, вы должны сначала локализовать ключевые точки изображения, используя SIFT или SURF. Затем используйте конкатенированный вектор EoH и положение пикселя в качестве входного сигнала для алгоритма сегментации. Если вы ищете функции google или mathworks для N-мерного алгоритма с переменным сдвигом, вы бы нашли его. Этот же процесс для 1D-набора данных не имеет усиления, жестко закодированного для случая 1D пользователя. Вы также обнаружили бы, что набор инструментов изображений MATLAB уже содержит реализацию SURF.

Среднее смещение: 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

Реализации C++ и MATLAB SIFT указаны на оригинальной бумаге и ее сайте (A. Vedaldi, "Реализация SIFT-детектора и дескриптора", 2004).

SIFT: 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