Le voisin le plus proche approximatif est-il la fonctionnalité la plus rapide correspondant à Computer Vision?

Question

Lors de l'utilisation de descripteurs de caractéristiques [comme SIFT, SURF], le voisin le plus proche est-il la méthode la plus rapide pour faire correspondre les images?

Answer 1

Je dirais que le plus proche voisin basé sur la distanciation euclidienne serait le plus facile à mettre en œuvre, mais pas nécessairement le plus rapide.

Je conviendrais que le voisin le plus proche ou le "meilleur compartiment en premier" serait le plus rapide pour identifier quelle image de votre fond d'écran se rapproche le plus de l'image de la sonde.

Si vous essayez d'identifier un seul objet dans l'image, les choses seront un peu plus difficiles.

Answer 2

Vous devriez vérifier le noyau de correspondance pyramidale , qui est l'un des algorithmes les plus populaires de correspondance d'images avec des fonctionnalités locales à ce jour. Il a une complexité temporelle linéaire, par opposition à la comparaison de toutes les caractéristiques de l’image A à toutes les caractéristiques de l’image B, qui est O (n ^ 2). Il existe également une mise en œuvre gratuite.

Answer 3

Vous pouvez également voir FLANN - Bibliothèque rapide pour les voisins les plus proches.