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如何評價特徵描述與匹配算法

2014-01-19 112 views 2 likes

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我試圖評估的特徵檢測器和描述符基於此tutorial 如何評價特徵描述與匹配算法

我想建立的評價部分ROC曲線因此我有FLANN算法獲得TP，FN，FP和TN。事情是，我不知道如何獲得這些價值！我已經閱讀了很多論文，但沒有一篇解釋，例如他們是如何得到誤報的。在給定的教程中，您可以設置一定的閾值，以便您可以計數好的和不合格的匹配，但那不是證明everthing正確匹配的理由。我應該手動計算每個圖像對的數量嗎？還是他們的常用技術可以自動解決。

在此先感謝您的幫助！

2014-01-19 user3212261

A

回答

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您必須具備所謂的「基本事實」 - 手動檢查兩幅圖像之間的對應關係或變換矩陣（基本或單應性）。與此矩陣一致的對應關係是正確的。

檢查Mykolajczyk等人在經典論文中使用的方法。「A comparison of affine region detectors」，「A PERFORMANCE EVALUATION OF LOCAL DESCRIPTORS」和Moreels及佩羅娜"Evaluation of Features Detectors and Descriptors based on 3D Objects「

2014-01-19 15:30:03

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謝謝您的回覆快！我可以用cv2.findHomography（）從OPENCV它返回一個面具指定的內圍和離羣點呢？ – user3212261

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使用什麼？一開始，您可以下載計算機視覺數據集準備好homogrpaphy，這已被用於論文上http://www.cvpapers.com/datasets.html –

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我想用它來從我的手術數據集生成一個基本事實，因爲他們有特殊的需求，我想探索更多 – user3212261

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