使用SIFT关键点对象检测来分离正面和负面示例的措施？

Posted 2021-04-16

我使用SIFT关键点描述符来检测图像中的对象。为此，我使用了最佳匹配和计算单应矩阵。

使用这个单应矩阵，我发现了物体在测试图像中的位置。

现在，对于无法找到必须手动检查的对象的样本，有什么可以帮助区分负样本和正样本的度量。

目前，使用单应矩阵的行列式我们分离样本。有更好的衡量标准吗？

答案

您可以使用点对应的数量（过滤）作为有助于区分负样本和正样本的度量。 因为正样本总是具有比负样本更多的点对应。