如何找到空间一致的匹配SIFT功能？

Question

我从查询和数据库图片中提取了 DenseSIFT ，并使用kmeans由VLFeat量化。挑战在于找到量化为相同视觉词并且在空间上一致的SIFT特征（具有与对象中心类似的位置）。我尝试了很少的技巧：

1. 在查询和数据库图像上的SIFT（正常SIFT）坐标上使用FLANN（），找到最近的邻居，然后比较视觉词（注意：这给了几个不起作用的点）。
2. 在SIFT坐标上使用Coherent-Point-Drift (CPD)查找匹配的点（我不确定这是否是正确的解决方案）。

我正在努力奋斗很多天，我希望专家可以指导我。我可以用什么方法解决这个问题？

Answer 1

您提到的这两种方法都没有达到您想要的效果。答案取决于图片中的对象。如果它主要是平面，那么你可以依靠估计单应性，见this tutorial。

如果情况不是这样，那么可以使用极线约束去除异常值/获得几何一致的匹配，请参阅this tutorial。如果速度在您的应用程序中非常重要，还有其他一些方法可以实现此目的。