图像分割技术

Question

我正在研究计算机视觉应用程序，并且我陷入了概念性障碍。我需要识别视频中的一组徽标，到目前为止，我一直在使用SIFT（和Yu和Morel的ASIFT），SURF，FERNS等特征匹配方法 - 基本上，“通用描述符匹配器的通用接口” OpenCV文档的一部分。但最近我一直在研究OCR /随机树分类器（我正在玩这个数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Letter+Recognition）中使用的方法，并认为这可能是寻找徽标的更好方法。问题是我无法找到自动分割任意图像的可靠方法。

我的问题：

1. 我应该费心寻找到比描述符/关键点等方法，或者这是认识一个典型的标志（程式化，几个颜色，锐利边缘）的 最好的方法？
2. 如何分割任意图像（或视频帧，在我的情况下），以便我可以正确地
   与样本数据库匹配？
3. 似乎HaarCascades以类似的方式（样本数据库）工作，但我不知道这些过程是如何相关的。有分割吗？

对不起，这些问题太广泛了。我试图用一点帮助把我的头围绕在这个东西上。谢谢！

Answer 1

看起来分割不是你想要的。我认为它必须在物体检测和识别方面做更多的工作。您想要检测某组图像中某组徽标的存在。尽管检查基于分割的方法可能是有用的，但这似乎与涉及标记常见颜色，纹理，形状等的表面或区域的分割没有关系。

我一定会鼓励你看看问题，并检查所有可应用的方法，而不仅仅是时髦的方法（如SIFT，GLOH，SURF等）。我建议你看看比较简单的方法，比如简单的模板匹配，倒角等。

在Viola和Jones的2000年论文中使用Haar级联后，Haar级联变得流行，用于人脸检测（类似于现代点和点击相机）。这听起来有点类似于你感兴趣的问题。你也许应该研究这部分问题，但是不要过多地关注学习部分。