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如何获取SIFT+SURF的纹理特征?

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悬赏园豆:10 [已关闭问题] 关闭于 2016-09-07 15:10

对一篇论文中的特征提取,有一个问题没弄懂,想请教大家

①论文中特征提取的方法描述如下:

    首先,对两张人脸图像,分别用SIFT检测子检测出若干个关键点。对一幅图像的每个关键点,将位置坐标作为该点几何特征,同时该点还会得到一个SIFT特征。也即对一幅图像,其几何特征是Nx2矩阵,其SIFT特征是Nx128矩阵。

    为了描述这些关键点的纹理特征,作者采取级联SIFT特征和SURF特征的方式。

    之后,用Lowe匹配方法筛选SIFT关键点,剔除掉无法配对的异常点。

②存在的疑问是:

    1、提取的SURF特征也是Kx64维矩阵,矩阵的每一行代表某个关键点的SURF特征。这样,如何将SURF特征与SIFT特征级联?

    2、上一个问题考虑过可以将Kx64维矩阵转换成行向量,然后与SIFT特征级联。但是两幅图像的SURF关键点个数K不一样,这样级联后两幅图像的特征维数就不一样了。

    3、考虑过将SURF关键点也用Lowe匹配方法,使得两幅图的关键点个数一样,但是测试得到的匹配效果不好。还考虑过用PCA降维至相同的维数,不知道是否可行

Iris_Ludwig的主页 Iris_Ludwig | 初学一级 | 园豆:194
提问于:2016-09-05 16:46
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      最后还是自己找到了解决办法。

      自己重新看了Lowe匹配的代码,以及matlab自带的matchFeature函数的代码。发现在匹配前,这两个代码中都对特征向量进行了单位化(转换成单位向量)的处理。因此,自己编写代码实现对SURF特征的单位化后,再用Lowe匹配方法筛选,可以得到大多数正确的匹配对。

      这样,两幅图像的SURF关键点个数就一致了(假设个数均为K),再加上SURF特征的特征维数固定为64,则整幅图像的SURF特征的维数也就相等了(均是K·64)。

      最后,把K·64维的SURF特征向量级联到每个SIFT关键点的SIFT特征向量,则两幅图像均可得到(K·64+128)维的纹理特征了。

Iris_Ludwig | 园豆:194 (初学一级) | 2016-09-07 15:09
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博主,请问你看的是哪篇论文,你提到的两张图片是怎么回事,不能一张一张提取纹理吗?

xcnerd | 园豆:202 (菜鸟二级) | 2017-07-02 20:56

看的是2016年的一篇人脸识别的文章,Robust Point Set Matching for Partial Face Recognition

提取是一张一张提取,不是同时提取两个

识别过程要找到与测试人脸最相似的样本人脸,所以这里简化为两张图片

另外,给作者发邮件后发现,自己写的这个做法和作者的其实不一样。作者是确定关键点的位置后,对每一个关键点,同时提取sift和surf特征。

支持(0) 反对(0) Iris_Ludwig | 园豆:194 (初学一级) | 2017-07-02 21:25

@Iris_Ludwig: 谢谢,我已经下载了这篇论文,要是又不懂恐怕还得请教你~~

支持(0) 反对(0) xcnerd | 园豆:202 (菜鸟二级) | 2017-07-03 09:10

@Iris_Ludwig: 我看了这篇论文,对于特征提取这部分的讲述太少了。我不太明白~~可不可以加一下QQ:1940707055,谢谢~~

支持(0) 反对(0) xcnerd | 园豆:202 (菜鸟二级) | 2017-07-03 11:52
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