用於圖像點識別的特徵矢量PCA

Question

我是兩幅圖像之間的匹配點。我通過Harris角點檢測器選取興趣點，使用這些興趣點的特徵的篩選特徵，然後通過最近的鄰居比例匹配這些特徵。所有這些都是在Matlab中完成的。特徵矢量非常大，我想減小尺寸但仍保留特徵，以便我可以匹配它們。我想在這個特徵向量上做PCA。有沒有人知道任何Matlab方法來做到這一點，同時保留原始矢量的準確性？

Answer 1

你不能讓你的整個蛋糕也吃。 :)

應用降維提供了一個較小的數據集（因爲維數減少），從而更快的執行，但你必須放棄一些準確性。

而且這很自然，我的意思是更少的信息，更少的準確性，但更快的過程。

如果我是你，我會從128個維度減少我的特徵，因爲您將64個維度的SIFT特徵使用到64維特徵和128維特徵，並比較精度和速度，看看什麼是最佳的。

當然，您可以使用Matlab's PCA。