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

最新推荐文章于 2023-10-14 22:05:08 发布

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本文介绍了一种改进的图像匹配方法——RootSIFT。通过简单的数学运算对SIFT特征进行标准化，实验证明该方法能有效提升图像匹配的准确率及稳定性。应用RootSIFT后，38个图片对12000多个样本的匹配数量从1125增加到1207，提高了约9%，且匹配点更加稳定。

文章结束给大家来个程序员笑话：[M]

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

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

在descriptor数组输出之前，加上一个处置

每日一道理
父亲对于儿子来说，是座耸立的高山，而儿子只是颗石子，源于山，却并不了解山。生活中诸多爱的密码，是需用细节来解读的，在亲情的沃土上，要想搞得最美的果实，惟有期待那存在于瞬间的心与心的共鸣，爱与爱的默契。

            float sum = 0.0f;
            for (float f : desc)
                sum += f;
            if (sum != 0) {
                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]有多是正数，38个图片对12000多个样本原来匹配1125（2张误匹配），

应用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。

如果应用原生的sift相信会有更好的效果。

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录：程序员喝酒
　　我偶尔采用“木马策略”、“交叉测试”，时间不长就开始“频繁分配释放资源”，“cache”也是免不了的了，
　　不过我从不搞“轮巡”，也不会“捕获异常”，更不会“程序异常”，因为我有理性
克制的。　　

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