关于物体检测的算法

Question

我正在尝试检测车辆，因为我使用了 SURF/SIFT 和 BOW 以及 SVM 方法，但车辆类型不同，我只是研究 SURF/SIFT 用于一种特定的物体检测，如 usb、手机等。这是否也意味着它也会影响(在检测中)不同类型的汽车，如丰田和宝马等？还是卡车和汽车之类的车辆？

如果我们向 SURF/SIFT 提供包含 10/15 种不同车辆的大量数据集，那么使用实时方法检测不同类型的车辆是否会得到不错的结果？

Answer 1

SURF/SIFT 是空间局部特征。如果数据集足够大，结果应该不错。即使对于不同的车辆，场景图像中也只有该车辆的特定结构可用。

但是，如果存在类似的非车辆结构，则可能会出现误报。 (例如，带栅栏的矩形小房子的图像失真)。因此，道路检测等一些全局特征可能会提高准确性。

因此，我认为具有 single class SVM 的车辆具有 sirf/surf 功能如果您的应用程序图像中不存在误报，应该会有所帮助。