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切り出した画像に有効なマッチングアルゴリズムについて

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RedRacom

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聞きたいこと

画像から任意の領域を抽出したデータに対して有効な特徴量(local, global問わず)を探しています。
最終的には、特徴量を用いて類似画像のマッチングに適用できたらと思っています。

具体的には

一般的な矩形抽出の用に、元の画像の一部を利用するわけではなく、
任意の部分についてのみ画像が存在するケースになります。

例えば、セマンティックセグメンテーションをしたあとに、出力を元にして元の画像の任意の部分を取り出して、
残りの部分を黒or白にしたケースを想定していただくとわかりやすいかと思います。

AKAZEなどをはじめとする局所特徴量、形状などのマッチングなどは検証済みです。
傾向として、局所特徴量だとエッジが強く検出されている傾向にはあり、切り取り部分の影響が大きくなってしまっています。

かなり抽象的な質問になってしまいますが、知見のある方がいらっしゃれば教えていただけますと嬉しく思います。

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  • yohhoy

    2018/06/27 01:28

    問題の本質は(局所)特徴量の表現ではなく、そのマッチングアルゴリズムのように聞こえるのですがいかがでしょう?(そもそも画像特徴量とは基本的に局所特徴量を意味すると思うのですけども)

    キャンセル

  • RedRacom

    2018/06/27 12:10

    ご質問を受けて、確かにマッチングアルゴリズムに問題があるのかなと思いました。画像の特徴量には、global, localがあると私は認識しており、区別のために局所とつけております。

    キャンセル

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