Phash против SIFT в выявлении похожих изображений

Question

У меня есть вопросы по поводу sift и phash

Прежде всего, я использую SIFT для идентификации похожих изображений в режиме реального времени. Как и при съемке с телефона-камеры, возможен небольшой поворот и размытый эффект.

И я нашел Фаш. Итак, я тестирую phash на его демонстрационной странице. Но результат заставил меня вздохнуть.

Это результат вышеуказанного теста:

В этом тесте два изображения фиксируются по оси X. Так что у них нет вращения. Но логотип правого изображения был удален, и человек был перемещен в левую сторону. На мой взгляд, это "Очень похоже". Кроме того, SIFT ловит это полностью.

Теперь это вопрос.

1. pHash быстрее, чем SIFT?
2. Надежна ли точность pHash?
3. Вывод SIFT был слишком велик для использования в режиме реального времени. Поэтому я должен использовать хеш, чтобы сделать вывод меньшего размера, как LSH(хеширование, зависящее от локальности). Любой другой способ попробовать?

Answer 1

Ладно, я понял.

pHash не может распознать вращение и критическое движение как одно и то же.

В случае пространства данных pHash был очень хорош для использования. Это очень маленький размер: от одного изображения до одного хэша. SIFT, однако, нужно 128 байтов, чтобы получить характеристическую точку. И есть много характерных точек на одном изображении.

В конце концов, SIFT может хорошо идентифицировать подобное изображение, чем pHash. Но нужно было все больше и больше.

На скоростной скамье я пока не могу проверить. Но я думаю, pHash был быстрее, чем SIFT, потому что SIFT должен работать для многих функций на одном изображении.

Если у вас есть другие ответы на вышеуказанный вопрос, скажите мне, пожалуйста.