24、基于区块链和机器学习的老虎检测安全方法

基于区块链和机器学习的老虎检测安全方法

1. 特征处理相关技术

在计算机视觉领域，特征处理是识别和匹配图像的关键步骤。

1.1 方向分配

为了使关键点具有旋转不变性，需要为每个关键点分配一个方向。具体步骤如下：
- 首先，确保关键点的稳定性，并且知道关键点被识别的尺度（与模糊图像的大小成比例），这保证了尺度不变性。
- 然后，根据尺度在关键点周围选取一个区域，确定该区域内每个点的梯度大小和方向。
- 接着，创建一个包含36个区间、覆盖360度的方向直方图。例如，若某点的边缘方向为18.759度，则该点的梯度值将被添加到10 - 19度的区间中，且添加的值与该点的梯度大小相关。
- 最后，取直方图中的主峰值，同时考虑所有高于主峰值80%的其他峰值来确定关键点的方向。这样可以得到具有相同区域和尺度但不同方向的关键点，提高匹配的有效性。

1.2 关键点描述符

每个关键点已经具有区域、尺度和方向信息，接下来需要为每个关键点周围的局部图像区域计算一个描述符，使其尽可能对环境和光照变化具有不变性。具体操作如下：
- 以关键点为中心，取一个16×16的窗口。
- 将该窗口划分为16个4×4的子方块。
- 为每个子方块创建一个包含8个区间的方向直方图。
- 最终，4×4的描述符在16×16的模型集合上使用，4×4×8个方向提供了128个区间值，将其表示为一个向量，形成关键点描述符。不过，这个特征向量可能存在一些复杂性，在确定最终的特征标识之前需要进行处理。

1.3 中心问题匹配

在匹配两张图片的关键点时，通过寻找它们的最近邻来