Изображение Распознавание известных изображений в неизвестных настройках

Question

Предположим, у меня есть база данных изображений из 10 000 подробных изображений (например, фотографий), и я хочу их распознать, когда они находятся в другой обстановке, например, на стене или в виде плаката в автобусная остановка, поэтому не точные изображения, а распечатка, а затем, возможно, с бликами или под другим углом и внутри другого изображения.

Я мог бы сделать учебный набор одного из изображений в разных настройках (висящий на стене, на остановке автобуса), но у меня слишком много изображений, чтобы сделать это вручную для каждого изображения.

Я могу подумать об одном способе, в котором я создаю компьютерную программу для вставки изображения в разных местах и ​​использовать его в качестве учебного набора (например, 10 000 изображений раз в X местоположениях/настройках), но это будет очень большой набор тренировок ,

Есть ли другой способ сделать это без определенного набора тренировок для каждого изображения? В идеале, как только модель будет обучена, я могу дать ей изображение 10,001, и оно распознает его в различных настройках.

Answer 1

Обычно это делается с использованием таких функций, как SIFT, SURF и т. Д. Они создают дескрипторы изображений, которые являются довольно надежными для различных искажений и не требуют обучения.

Обратите внимание, что при использовании изображений 10K вы можете варьироваться.
Результаты зависят от разрешения невидимых изображений, количества фактических функций изображения в каждом из 10K-изображений и того, насколько они похожи друг на друга.