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텍스처를 "데이터베이스"와 일치시켜야하는 곳에서 텍스처 매칭을하고 있습니다. 로컬 이진 패턴 (LBP) 히스토그램은 16 개의 이웃을 사용하기 때문에 길이가 2^16 일 수 있습니다. 문제는 데이터베이스에 현재 100 개 이상의 이미지가있는 위치가 더 클 때 검색 속도가 느려지는 것입니다. 누구나이 속도를내는 법을 알고 있습니까?LBP 텍스처 매칭 속도를 높이는 방법
텍스처를 "데이터베이스"와 일치시켜야하는 곳에서 텍스처 매칭을하고 있습니다. 로컬 이진 패턴 (LBP) 히스토그램은 16 개의 이웃을 사용하기 때문에 길이가 2^16 일 수 있습니다. 문제는 데이터베이스에 현재 100 개 이상의 이미지가있는 위치가 더 클 때 검색 속도가 느려지는 것입니다. 누구나이 속도를내는 법을 알고 있습니까?LBP 텍스처 매칭 속도를 높이는 방법
당신은 이미지 데이터베이스에서 계층 구조를 만들고 모든 이미지와 템플릿 매칭을 피할 수 있습니다. this idea을 사용할 수 있습니다.
그렇지 않으면 LBP 막대 그래프의 reduce the dimension을 시도 할 수 있습니다. LBP 이미지에서 다른 기술 (예 : Gabor transform)을 사용하여 기능을 추출한다고 생각할 수도 있습니다. Google은 텍스처 분석에 크게 사용되었음을 알려줍니다.