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SIFT Scale-Invariant-Feature-Transform
Abschlusspräsentation Team Tim B. Jagla Patrick Nierath
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Warum SIFT? Invariant gegenüber… Interessantes Neuland Skalierung
Rotation Beleuchtungssituationen Betrachtungsperspektive Interessantes Neuland „We used SIFT before SURF was cool ;-)“
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Wie gut funktioniert das Verfahren auf den Testdaten?
Schwankende Ergebnisse – Mäßige Sensitivität Überrascht in manchen schwierigen Situationen
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Paradebeispiel ohne Filterung der Matches
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Paradebeispiel Filterung über Distanzmaße
mit Filterung der Matches Filterung über Distanzmaße Verlässlichere Ergebnisse als k-Nearest-Neighbour
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Testergebnisse Sensitivität Ø 52,77% FP / #DS Ø 0,7
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Warum hat das Verfahren teilweise nicht funktioniert?
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Warum hat das Verfahren teilweise nicht funktioniert?
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Zusammenfassung Probleme
Detektion der relevanten Keypoints (!) Parameter / Bildformat / Performanz Qualität und Menge der Matches Brute Force Matcher Bewertung der Match-Relevanz knn Match / (Bag of Words Classifier)
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