opencv - 使用筛选描述符进行对象识别

Question

我是该领域的新手。我的问题是识别与训练图像中使用的对象（相似对象的图像）相似的对象是否存在于测试图像中。我想使用 SIFT 描述符进行识别。通过将用于将对象分类为不同类别的 SIFT 描述符进行聚类的词袋方法是否适合它，或者是否有更简单的方法使用 sift 描述符。提前致谢

Answer 1

视觉词袋（BoW）确实是经典的方法，最初由 Sivic & Zisserman 于 2003 年提出[论文]。它是最早脱离以前支持全局描述符而不是 SIFT 和 SURF 等局部特征的方法的方法之一。如果您刚刚开始学习对象检测和识别，我建议您继续实施这个经典管道。