Cer*_*rin 6 image-processing computer-vision
给定从描述特定对象的100个训练图像中提取的N SIFT/SURF特征,并给出从新图像A提取的M SIFT/SURF特征,其可能包含或不包含该对象(以及我们不关心的其他对象) ),您如何确定图像A是否描绘了该物体？
我所知道的唯一方法是聚类训练特征,并为每个训练图像生成直方图,然后在这些直方图上训练分类器(例如SVM).然后,您将通过提取特征,计算直方图,然后使用训练的分类器对直方图进行分类来测试图像A中的对象.
这种方法的主要问题是它假定图像A仅包含对象而没有其他内容,或者它不包含对象.换句话说,如果对象是一个人,并且它是针对那个人的图像进行训练的话,它将无法检测到站在人群中的那个人,因为得到的直方图会受到所有其他人的特征的污染.人群中的人.
有哪些其他方法可以实现这一目标？
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