在 matlab 中对 SURF 和 SIFT 描述符的组合运行 k-means

Posted 2023-03-13

【中文标题】在 matlab 中对 SURF 和 SIFT 描述符的组合运行 k-means

【英文标题】：run k-means on combination of SURF and SIFT descriptors in matlab

【发布时间】：2019-06-01 12:24:39

【问题描述】：

如何在 MATLAB 中结合 SURF 和 SIFT 描述符，其中 SIFT 为 128D，SURF 为 64D，它们的描述符数量不同，另一点是 SURF 描述符的值非常小于 SIFT，其中一些是负的，而所有筛选描述符都是正的；然后在它们的组合上运行k-means？ 有一个相关的讨论here，但我无法理解，答案是针对 OpenCv

感谢任何帮助

【问题讨论】：

这两个向量（大小为128D + 64D = 192D的向量）拼接有什么问题？请详细说明您的问题。

为什么要对维度求和？，我想我应该将 SIFT 的矩阵（命名为 M）与 SURF 的矩阵（命名为 N）连接起来。所以我有一个类似 [128*m, 64*n] 的串联，其中 m 是筛选描述符的数量，n 是冲浪描述符的数量。所以最终的矩阵不是192D！。我不知道您如何在 matlab 中将它们连接起来，以及为什么它的新一角是 192。我想我应该在 surf 矩阵下方添加 ad 64*n 矩阵以使其成为 128D，然后将其与 sift 水平连接并得到一个 128D 的新矩阵！ .我很困惑：D，你能用matlab代码解释一下吗？

【参考方案1】：

解决方案可以将这两个描述符的结果转换为统一的大小，然后轻松地将它们连接起来。例如，使用 PCA 将它们都转换为 32D 维度的 SIFT（32 * m 为 M_prime）和 SURF（32*n 为 N_prime）并像这样连接它们：combined_feature_vectors = [M_prime N_prime]。因此，您有大小为 32 的 + n` 描述符。

您可以通过对每个算法的特征进行归一化来解决 SURF 值小的问题。

【讨论】：

谢谢，我会尝试的，是的，我对它们进行了标准化，但它们的值之间仍然存在一点距离，例如 sift 是 0.01 ， surf 是 -0.001 。不，我会尝试他们，看看我是否能得到一个好的结果

我将筛分硬币减少到 64，然后将它们合并。但我没有得到批准的结果。我读过它，如果我将它们结合起来，我应该会得到更好的结果。还是谢谢