我们应该认为评估特征检测,描述和匹配的主要速率和值是多少
What are the main rates and values we should figure to evaluate both feature detection, description and matching?
i使用带有open_cv库的feature2d在掌上识别上工作,并且我使用sift,surf,orb等算法来检测功能和提取/匹配描述符。我的测试包括(1 vs 1(棕榈印刷和棕榈印刷的(1 vs数据库(。
我得到的结果,我需要评估算法,为此,我知道有一些速率或分数(例如EER,rank-1识别,召回和准确性(,可以估计此方法多少那是成功的。现在,我需要知道是否在Open_CV中实现了这些费率,以及如何使用它们。如果不是,文学中使用的公式是什么。
据我所知,OpenCV几乎没有实现。一种常见的方法是存储结果(例如,在JSON中(,并使用其他程序(例如Matlab或Python(进行处理。这也使您可以在不需要重新计算算法的情况下更改评估。
没有总体上最好的方法来显示结果。这总是取决于您要显示的内容。我认为,ROC是表达您的产出的最佳方法。它在研究中也非常广泛使用。
如果您坚持在C 中进行操作,则可以使用:
roceasy或dlib
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