Phash vs. SIFT w identyfikacji Podobne

Question

Mam pytania dotyczące zarówno sift i phash

Przede wszystkim używam SIFT zidentyfikować Podobne usługi w czasie rzeczywistym. Podobnie jak zdjęcia wykonane aparatem telefonicznym, może występować niewielka rotacja i rozmyte efekty.

I znalazłem Phash. Więc testuję phash na jego demo page. Ale wynik zmusił mnie do westchnienia.

Jest to rezultatem powyżej badania:

W tym teście, dwa obrazy są zamocowane na osi x. Więc nie mają rotacji. Logo prawego obrazu zostały usunięte, a osoba została przeniesiona na lewą stronę. W moim oku, to jest "bardzo podobne". Ponadto SIFT uchwycić to całkowicie.

To jest pytanie.

1. pHash jest szybszy niż SIFT?
2. Czy dokładność pHash jest niezawodna?
3. Wynik SIFT był zbyt duży, aby można go było używać w czasie rzeczywistym. Muszę więc użyć skrótu, aby uzyskać mniejszy rozmiar wyjściowy, taki jak LSH(Locality-sensitive hashing). Czy mogę spróbować innego sposobu?

Answer 1

Ok, mam to.

Funkcja pHash nie rozpoznaje ruchu obrotowego i krytycznego jako tej samej rzeczy.

W przypadku przestrzeni danych, pHash było bardzo dobre w użyciu. Jest to bardzo mały rozmiar: jeden obraz na jeden skrót. SIFT jednak potrzebuje 128 bajtów, aby uzyskać punkt funkcji. A na jednym zdjęciu jest wiele punktów charakterystycznych.

Ostatecznie SIFT może zidentyfikować podobny obraz dobrze niż pHash. Ale potrzebny był coraz większy rozmiar.

Na stanowisku pomiaru prędkości nie mogę jeszcze przetestować. Ale myślę, że pHash był szybszy niż SIFT, ponieważ SIFT musi działać dla wielu funkcji na jednym obrazie.

Jeśli masz inne odpowiedzi na powyższe pytanie, proszę mi powiedzieć.