使用SIFT / SURF功能检测图像中的对象

Question

给定从描述特定对象的100个训练图像中提取的N个SIFT / SURF特征，并给出从新图像A中提取的M个SIFT / SURF特征，其可能包含或不包含该对象（以及我们不包含的其他对象）关心），你如何确定图像A是否描绘了该对象？

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假设图像A只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。

实现此目的的其他方法有哪些？

Answer 1

我建议由SIFT功能的作者David Lowe阅读有关该主题的论文。请参阅此处http://www.cs.ubc.ca/~lowe/pubs.html，搜索对象识别。

Answer 2

您可以使用不同比例的滑动窗口来检测图像的任何局部部分中的对象。