匹配兩幅影象
4.1 點和塊
點特徵可以用來尋找乙個不同影象中的對應位置的稀疏集合
獲取特徵點及其之間的對應關係的兩種方法
關鍵點檢測和匹配的四個階段
4.1.1 特徵檢測器
最簡單的匹配策略
e ws
sd(δ
u)=∑
iw(x
i)[i
1(xi
+δu)
−i0(
xi)]
2e_(\delta u)=\sum_i w(x_i)[i_1(x_i+\delta u)-i_0(x_i)]^2
ewssd
(δu)
=i∑
w(xi
)[i
1(x
i+δ
u)−i
0(x
i)]
2 自相關函式
e ac
(δu)
=∑iw
(xi)
[i0(
xi+δ
u)−i
0(xi
)]
2e_(\delta u)=\sum_i w(x_i)[i_0(x_i+\delta u)-i_0(x_i)]^2
eac(δ
u)=i
∑w(
xi)
[i0
(xi
+δu)
−i0
(xi
)]2將特徵塊與原圖比較來計算匹配結果的穩定度
影象梯度
要求更高的特徵檢測
4.1.2 特徵描述子
為了建立正確對應，我們必須提取對影象間變化具有不變性但仍然具備足夠區分性的區域性描述子
以下是一些區域性描述子
4.1.3 特徵匹配
在影象之間建立一些初始特徵的匹配，分為兩個階段
匹配策略
1.閾值匹配，返回閾值內的所有匹配
混淆矩陣
正確肯定率（tpr），召回率
t pr
=tpt
p+fn
tpr=\dfrac
tpr=tp
+fnt
p錯誤肯定率（fpr）
f pr
=fpf
p+tn
fpr=\dfrac
fpr=fp
+tnf
p肯定**值（ppv），召回率
p pv
=tpt
p+fp
ppv=\dfrac
ppv=tp
+fpt
p精確度（acc）
a cc
=tp+
tnp+
nacc=\dfrac
acc=p+
ntp+
tn
隨著閾值的變化，正確肯定率和錯誤肯定率組成roc曲線
roc曲線下的面積則是auc，越大說明效能越好
2.最近鄰匹配
某些特徵可能沒有匹配，仍需乙個閾值來減少誤報的數目
最近鄰距離比率，選擇乙個已知和目標不匹配的影象中取得的最近鄰距離與需要匹配影象最近鄰影象的最近鄰距離的比值進行判斷
高效匹配
一旦確定匹配策略，仍需要在潛在的候選中高效地進行搜尋，比如構造樹等結構
4.1.4 特徵跟蹤
選擇特徵的兩種方法
4.1.5 應用：表演驅動的動畫
人對自然界刺激的感知，是非線性的，按比例增加的刺激在人感覺來是線性的
舉例就是，在黑暗的房間點燃一根蠟燭，刺激是明顯的，但在有1000根蠟燭的房間點燃一根蠟燭，物理上的亮度增加是與之前相同的，但對人的刺激幾乎微不足道
由此也可以發現，黑和白實際上並不是對稱的，在黑中增加0.01亮度和在白中減少0.01亮度對人的感覺完全不同，之所以無法感覺到後者，是因為變化量在本身存在的量中微不足道，可知黑類似一種無的狀態，白類似一種有的狀態韋伯定律
人對音高（頻率）、分貝等的感覺以及分級也是如此
人眼中的中灰其實是20%左右白而非50%白，這促使人們將20%對應的中灰儲存為uint8（舉例）中的128，防止原來情況下將中灰儲存在20%*256這個位置時暗色儲存數值範圍小於亮色的情況。
總的來說
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