15、关键点数据库规模缩减与内点阈值自动估计

关键点数据库规模缩减与内点阈值自动估计

在计算机视觉领域，关键点数据库规模的缩减以及内点阈值的自动估计是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的方法、实验结果及应用前景。

1. 关键点数据库规模缩减

在处理关键点数据库时，为了提高应用性能，需要对数据库进行过滤。具体步骤如下：
1. 计算标记值 ：对于每个描述符 (d \in I_{i,j})，计算标记 (m(d))，公式为 (m(d) = \sum_{j’\neq j} m_{j’}(d))。
2. 创建过滤后的训练集和数据库 ：
- 过滤后的训练集 (T’ = {d \in T | m(d) > \varphi})，其中 (\varphi) 为某个阈值。
- 过滤后的训练数据库 (DBT’ = {(d, l(d)) | d \in T’})。
3. 测试数据库性能 ：
- 从每个对象的另一张图像中提取描述符，使用 SIFT 算法。
- 将提取的每个描述符与数据库进行匹配。
- 对于每个描述符 (d \in D(I_{t}^{i}))，通过搜索 (DBT’) 计算 (l(T’, d))。
- 计算每个描述符的独特性比率 (r(d) = \frac{\text{到标记为 }l(T’, d)\text{ 的最近描述符的距离}}{\text{到未标记为 }l(T’, d)\text{ 的最近描述符的距离}})。
- 计算测试图像 (I_{t}^{i}) 的标签 (l(I_{t}^{i}) = \text{majority}{l(T’, d