Object recognition: differenze tra le versioni
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=== Ricerca e indicizzazione ===
L'indicizzazione è il problema di immagazzinare i punti chiave [[Scale-invariant feature transform|SIFT]] e di individuarli in una nuova immagine. Lowe ha usato una modifica dell'algoritmo [[k-d tree]] chiamato metodo del '''Best-bin-first search''' <ref>Beis, J., and Lowe, D.G “Shape indexing using approximate nearest-neighbour search in high-dimensional spaces”, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,Puerto Rico, 1997, pp. 1000–1006.</ref> che può individuare il [[K-nearest neighbors|nearest neighbor]]
Lowe<ref name="lowe04" /> rigetta tutti gli accoppiamenti in cui il rapporto di distanza è superiore a 0.8, il che elimina 90% dei falsi accoppiamenti pur compromettendo meno del 5% degli appaiamenti corretti. Per migliorare ulteriormente l'efficienza dell'algoritmo di ricerca best-bin-first viene effettuato un cutoff dopo i primi 200 candidati nearest neighbor. Per un database di 100,000 keypoints, tutto ciò porta ad una velocizzazione sulla ricerca del corretto nearest neighbor di circa due ordini di grandezza compromettendo meno del 5% sul numero dei corretti accoppiamenti.
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