图像分割技术

Question

我正在开发一个计算机视觉应用程序，我被困在一个概念上的障碍中。我需要识别视频中的一组标识，到目前为止，我一直在使用诸如SIFT (以及由Yu和Morel编写的ASIFT )、SURF、FERNS -基本上是OpenCV文档中“通用描述符匹配器的公共接口”部分中的所有内容。但最近，我一直在研究OCR/随机树分类器中使用的方法(我正在处理这个数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Letter+Recognition)，并认为这可能是寻找徽标的更好方法。问题是我找不到一种可靠的方法来自动分割任意图像。

我的问题：

1. 应该费心研究描述符/keypoint以外的其他方法，还是这是识别典型徽标(样式化、少量颜色、锐利的边缘)的最佳方法？
2. 如何分割任意图像(或视频帧，在我的例子中)，以便我能够正确地识别

与示例数据库匹配吗？

• ，似乎HaarCascades以类似的方式工作(示例数据库)，但我不知道进程是如何关联的。有分段吗？

对不起，这些问题太宽泛了。我想用一点帮助就把我的头绕在这东西上。谢谢!

Answer 1

似乎分割不是你想要的。我认为它必须做更多的目标检测和识别。你想要在一组图像中检测到某一组标识的存在。这似乎与分割无关，因为分割涉及标记表面或普通颜色、纹理、形状等区域，尽管检查基于分割的方法可能是有用的。

我绝对会鼓励你看问题，并检查所有可能的方法，可以应用，而不仅仅是时髦的方法(如筛，GLOH，冲浪等)。我建议您看看更老的、更简单的方法，比如简单的模板匹配、倒角等等。

在维奥拉和琼斯2000年的一篇论文中，维奥拉和琼斯用于人脸检测(类似于你在现代点和点击相机中看到的情况)之后，Haar级联就变得流行起来。这听起来有点像你感兴趣的问题。也许你也应该检查问题的这一部分，但不要过于关注学习部分。