use "rootsift= sqrt( sift / sum(sift) )" to improve object retrieval

axman

于 2013-05-27 13:36:38 发布

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分类专栏：手记

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本文介绍了一种通过使用RootSIFT技术改进图像匹配准确性的方法。实验表明，在不改变原有算法的基础上仅应用RootSIFT就能使匹配效果提升约9%，且匹配点更加稳定。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原文出自Three things everyone should know to improve object retrieval. （CVPR2012）

其中只使用rootsift= sqrt( sift / sum(sift) )一项就可以有很好的效果，实际处理：

在descriptor数组输出之前，加上一个处理

            float sum = 0.0f;
            for (float f : desc)
                sum += Math.abs(f);

            for (i = 0; i < desc.length; i++) {
                if (desc[i] < 0) desc[i] = (float) -Math.sqrt(-desc[i] / sum);
                else desc[i] = (float) Math.sqrt(desc[i] / sum);
            }

其实我这里是一个sift的变形，不是真正的sift,是Harris＋Surf，所以desc[i]有可能是负数，38个图片对12000多个样本原来匹配1125（2张误匹配），

使用rootsift= sqrt( sift / sum(sift) )后,38个图片对12000多个样本原来匹配1207（3张误匹配），提高9％。而其它原来匹配的图片中匹配点更稳定。

如果使用原生的sift相信会有更好的效果。