对象识别使用sift描述符

Question

我是该领域的新手。我的问题是识别是否在测试图像中存在与训练图像（类似对象的图像）中使用的对象类似的对象。我想使用SIFT描述符进行识别。通过对SIFT描述符进行聚类来处理单词包，这些描述符用于将对象分类到不同的类中是适合它的，或者是否有更简单的方法使用sift描述符。 提前致谢

Answer 1

视觉词汇包（BoW）确实是经典的方法，最初是由Sivic＆amp; Sons提出的。 Zisserman在2003年[Paper]。它是第一个偏离以前的方法，支持全局描述符而不是像SIFT和SURF这样的局部特征。如果您刚开始学习对象检测和识别，我建议继续实施这个经典的管道。