Phash против SIFT в определении подобного изображения

Question

У меня есть вопросы как sift и phash

Прежде всего, я использую SIFT, чтобы идентифицировать подобное изображение в режиме реального времени службы. Как картинки с телефона-камеры, небольшое количество поворота и размытый эффект могут быть.

И я нашел Phash. Итак, я тестирую phash на своем demo page. Но результат заставил меня вздохнуть.

Это результат теста выше:

В этом тесте, два изображения фиксируются на оси х. Таким образом, у них нет вращения . Но логотип правильных образов был удален, и человек был перемещен на левую сторону. В моем глазу это «очень похоже». Кроме того, SIFT поймает это полностью.

Теперь, это вопрос.

1. pHash быстрее, чем SIFT?
2. Насколько достоверна точность pHash?
3. Выход SIFT был слишком большим, чтобы использовать его в режиме реального времени. Поэтому я должен использовать хеш, чтобы сделать выходной размер меньшего размера, например LSH(Locality-sensitive hashing). Любые другие способы попробовать?

Answer 1

Хорошо, я понял.

pHash не может распознать вращение и критическое движение как одно и то же.

В случае использования данных, pHash был очень полезен для использования. Это очень маленький размер: одно изображение для одного хэша. SIFT, однако, нуждается в 128 байтах, чтобы получить функцию. И в одном изображении есть много точек отличия.

В конце концов, SIFT может идентифицировать подобное изображение, а не pHash. Но все больше и больше нужно было.

В скоростной скамейке я еще не могу проверить. Но я думаю, что pHash был быстрее, чем SIFT, потому что SIFT должен работать для многих функций на одном изображении.

Если у вас есть другие ответы на вышеуказанный вопрос, скажите, пожалуйста.