《select search for object recognition》--笔记整理
啰嗦
看着与目标候选有点关系就选择看看
主要特点
- 适应不同尺度：
采用穷举搜索——改变窗口大小适应物体的不同尺度。 - 多样化：
从颜色、纹理、大小等多种策略对初始分割的区域进行合并。 - 速度快：
选择性搜索的目标产生一系列可以用于物体识别框中object可能的位置，进行图像分割，通过合并策略合并达到预设相似性阈值的空间，将可能为同一物体的空间合并，得到层次化区域结构。
速度快的总结：选择性搜索与分割合并策略。
正文内容
采用SIFT尺度不变特征变换匹配算法
- 多颜色，不同颜色进行分割
- 多相似度计算
1>颜色直方图
2>纹理特征
3>小区域优先合并
4>吻合区域优先合并 - 多个分割阈值
训练过程
这篇文章是12年的，我看的也比较久远。
记忆点有点模糊，就稍微记录一下！
欢迎交流！