Ist Ungefähre Nearest Neighbor das schnellste Feature Matching in Computer Vision?

Question

Wenn Feature-Deskriptoren unter Verwendung von [wie SIFT, SURF] - ist Ungefähre Nearest Neighbor die schnellste Methode, zwischen den Bildern zu tun passenden

?

Answer 1

Ich würde sagen, dass die euklidische distnace basierend nächste Nachbarn am einfachsten zu implementieren sein würden, aber nicht unbedingt die schnellste.

ich die ungefähren nächsten Nachbarn zustimmen würde oder ‚am besten ist zuerst‘ wäre die schnellst zu identifizieren, welches Bild in Ihrem Hintergrund am ehesten die Sonde Bild ähnelt.

Wenn Ihr ein einzelnes Objekt in dem Bild zu identifizieren versuchen, die Dinge ein wenig schwieriger.

Answer 2

Sie sollten überprüfen Pyramide Spiel Kernel , die ist eine der erfolgreichsten Algorithmen zur Bild bisher mit lokalen Merkmalen übereinstimmen. Es hat eine lineare Zeitkomplexität, im Gegensatz zu jedem Merkmale in Bild A auf jedes Merkmal in Bild B verglichen wird, die O (n ^ 2). Es gibt auch eine kostenlose Implementierung rel="nofollow.

Answer 3

Sie können auch FLANN sehen - Schnelle Bibliothek für Ungefähre Nearest Neighbors