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傳統(tǒng)目標檢測算法對比

來源：智東西      編輯：創(chuàng)澤      時間：2020/6/1      主題：其他   [加盟]

方法

分類

算法邏輯

優(yōu)點

缺點

適用場合

SIFT

實例檢測

提取平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不 變的描述子用以匹配

檢測特征豐富，具有 優(yōu)秀匹配效果

g 暈大，檢測就慢

圖像識別（無速度要求）、 圖像拼接、圖像恢復等

PCA-SIFT

實例檢測

PCA降維減少運算

酗速度獲得改善

不完全仿射不變，檢測 精度不G

驪點匹配

SURF

實例檢測

近似Hessian矩陣，積分 圖減少降采樣

檢測速度快，精度 較G，綜合性能好

過于依蛭方向的缺 準確度

物體識別、3D重構(gòu)

ORB

實例檢測

Fast檢蹄征點,Brief 計橢征點描述子

檢測速度快，檢測 精度良好

不具備尺度不變性

實時視頻處理

VJ

類別檢測

Haar+AdaBoost 檢測目 標，J聯(lián)減少計算量

種能夠?qū)崟r檢 測的人臉檢測算法

準確率f,魯棒性不足

AI璀涵唇欄

  



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