이미지 세분화 기술

Question

저는 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 작업 중이며 개념적 장애물이 있습니다. 비디오에서 로고 세트를 인식해야하고, 지금까지 SIFT (및 Yu 및 Morel의 ASIFT), SURF, FERNS와 같은 기능 일치 방법을 사용했습니다. "일반 설명자 Matchers의 공통 인터페이스" 섹션을 참조하십시오. 하지만 최근에 나는 OCR/Random Trees 분류 자 ​​(나는이 데이터 세트로 놀고 있었다 : http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Letter+Recognition)에서 사용 된 방법을 연구하고 이것이 로고를 찾는 더 좋은 방법 일지 모른다고 생각했다. 문제는 임의의 이미지를 자동으로 구분할 수있는 확실한 방법을 찾을 수 없다는 것입니다.

내 질문 :

1. 나는 기술자/키포인트 이외의 방법으로 찾고 귀찮게 경우, 또는 이것은 일반적인 로고 (양식, 몇 가지 색상, 날카로운 모서리를) 인식 할 수 가장 좋은 방법은?
2. 적절하게
   이 샘플 데이터베이스와 일치하도록 임의의 이미지 (또는 제 경우의 비디오 프레임)를 어떻게 분할 할 수 있습니까?
3. HaarCascades는 비슷한 방식으로 작동합니다 (샘플 데이터베이스). 그러나 은 프로세스가 어떻게 관련되어 있는지 파악할 수 없습니다. 세그먼트 화가 진행 중입니까?

이러한 질문에 대한 사과는 너무 광범위합니다. 나는 작은 도움으로이 물건 주위에 내 머리를 싸려고 노력하고있어. 감사!

Answer 1

세분화가 원하는 것처럼 보이지 않습니다. 나는 그것이 물체 탐지와 인식에 더 많은 것을해야한다고 생각한다. 특정 이미지 세트에서 특정 로고 세트의 존재를 감지하려고합니다. 세그먼트 화 방법을 검토하는 것이 유용 할 수 있지만, 이것은 표식 또는 공통 색상, 텍스처, 모양 등의 영역에 대한 분류와 관련이없는 것처럼 보입니다.

내가보기에는 문제를 살펴보고 세련된 것 (예 : SIFT, GLOH, SURF 등)뿐만 아니라 적용 할 수있는 모든 가능한 방법을 조사하는 것이 좋습니다.

Haar 캐스케이드는 Viola와 Jones가 2000 년에 발표 한 종이 이후 인기를 얻었습니다. 얼굴 탐지에 사용되었습니다 (현대적인 포인트 앤 클릭에서 볼 수있는 것과 유사합니다.). 카메라). 관심있는 문제와 조금 비슷해 보입니다. 문제의이 부분을 조사해야하지만 학습 부분에 너무 집중하지 않도록하십시오.