Пакет визуальной словесной модели для кластеризации функций

Я использую набор визуальных слов, чтобы сгруппировать особенности изображения. До сих пор вся работа, с которой я сталкивался, использовала BOW для кластеризации функций, вычисленных с использованием SIFT, SURF и т. Д. Возможно, я пропустил это, но возможно ли представить функцию цветовой гистограммы в BOW, а также функцию гистограммы, ориентированную на края, в BOW.

Я работаю над классификатором изображений и хочу использовать SIFT с цветовой гистограммой RGB в качестве дескрипторов функций в Opencv. Поэтому мне было интересно, правильно ли объединить 2 вектора признаков в один и добавить в BOW или правильно добавить функцию SIFT в BOW и объединить функцию гистограммы в BOW (сейчас я использую эту модель, но мне интересно, какой один правильный)


opencv histogram feature-extraction sift
person kcc__    schedule 10.12.2013    source источник
comment
Вы можете использовать color-SIFT. Это работает для вас?   -  person GilLevi    schedule 10.12.2013
comment
На самом деле, это будет работать хорошо, но меня смущает объединение двух векторов признаков в BOW.   -  person kcc__    schedule 11.12.2013

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Исторически мы использовали модель мешка слов для поиска документов. Как упоминалось в этом post, в компьютерном зрении набор визуальных слов относится к набору функций (BOF). Если вы хотите использовать два типа объектов, вы можете объединить два вектора объектов и построить модель BOF. (В качестве примера) Для задачи распознавания действий человека люди часто моделируют действия человека, используя BOF, построенный на объединении функции внешнего вида (градиент — HOG) и функции движения (оптический поток — HOF).

person Eric    schedule 10.12.2013