SIFT를 사용하여 이미지 데이터베이스 검색

Question

SeveralquestionsSIFT algorithm에 대한 질문이 있지만 두 이미지 간 간단한 비교에 초점을 맞추는 것처럼 보입니다. SIFT를 사용하면 수천 개의 이미지 모음에서 가장 유사한 이미지를 찾을 수 있습니다. 즉 SIFT를 확장 할 수 있습니까?

예를 들어, SIFT를 사용하여 이미지 일괄 처리를위한 키포인트를 생성하고 키포인트를 데이터베이스에 저장 한 다음 "쿼리"에 대해 생성 된 키포인트까지의 유클리드 거리가 가장 짧은 것을 찾아야합니다. 영상?

유클리드 거리를 계산할 때 키포인트의 x, y, 크기 및 방향 부분을 무시하고 설명 자만 봅니다.

Answer 1

몇 가지 접근법이 있습니다.

하나의 인기있는 접근법은 얼마나 많은 디스크립터가 일치하는지 만 토대로하여 (x, y, 크기 및 방향으로 구성된) 위치 부분을 무시하고 디스크립터를 살펴 보는 소위 말하는 단어 모음입니다. 대규모 데이터베이스

효율적인 질의가 vocabulary trees 또는 다른 데이터 구조를 포함 할 수있다 locality sensitive hashing

다른 방법과 같은 근사 방법을 이용할 수있다. 또한 계정의 위치 정보를 고려한 효율적인 방법

, 나는이 주제에 대해 쓴 논문이, 그래도 난 하나를 찾을 수 없습니다 확신 해요, pyramid match kernels