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opencv - 如何使用 SIFT/SURF 作为机器学习算法的特征?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 20:43:37 24 4
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我正在处理一个自动图像注释问题,我试图将标签与图像相关联。为此,我正在尝试使用 SIFT 功能进行学习。但问题是所有的 SIFT 特征都是一组关键点,每个关键点都有一个二维数组,关键点的数量也很大。我的学习算法通常只接受一个,有多少以及如何给它们-d 特征?

最佳答案

您可以将单个 SIFT 表示为一个数字的“视觉词”,并将其用作 SVM 输入,我认为这就是您所需要的。它通常通过 k-means 聚类来完成。

此方法称为“词袋”并在 this paper 中进行了描述.

Short presentation review of method .

关于opencv - 如何使用 SIFT/SURF 作为机器学习算法的特征?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20041355/

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