最小值和最大值对SURF来说意味着什么，弗兰马赫

Question

我正在使用Opencv C++作为人脸识别应用程序。为此，我使用SURF作为描述符，使用FlannMatcher来匹配点。我的代码如下，

FlannBasedMatcher matcher;  
std::vector< DMatch > matches;  
matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );
double max_dist = 0; double min_dist = 100;
for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )
{ 
     double dist = matches[i].distance; 
     if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
     if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
}

这里我们找到min_dist和max_dist来检查两个面之间是否匹配。但是我不明白min_dist和max_dist是什么意思。

这到底意味着什么？为什么我们需要为单个描述符找到min_dist和max_dist

Answer 1

如您所知，SIFT描述符是高维空间中的向量，即128。当你在图像上运行它来寻找兴趣点时，它会找到一些点作为兴趣点，并将它们的描述符作为向量来描述高维空间中的这个点。

第一个图像中的这些点中的每一个，比如A，在另一个图像中应该有一个对应的点，比如B！这意味着，那些距离最小的人最有可能是通讯员，但并非所有人。其中一些可能是异常值，我们预计在其检测到的对应关系中具有较高的距离值。这使得我们在代码中使用max_dsist。在某些类型的上下文中，您可能不希望所有最佳匹配，因为对应点的数量可能相对较高，或者。。。。因此，我们定义了距离的下界，我们用min_dist这样做。

我希望这能给你真知灼见！