Phash vs. SIFT in ähnlichen Bild zu identifizieren

Question

Ich habe Fragen zu den beiden sift und phash

Zunächst einmal bin ich mit in Service in Echtzeit ähnliches Bild zu identifizieren SIFT. Wie Bilder von Telefon-Kamera, könnte kleine Menge an Rotation und verschwommene Wirkung sein.

Und ich fand Phash. Also, ich prüfe phash auf demo page. Aber das Ergebnis hat mich zum Seufzen gebracht.

Dies ist das Ergebnis der obigen Tests:

In diesem Test werden zwei Bilder auf der X-Achse befestigt sind. Also haben sie t Rotation. Aber das Logo der rechten Bilder wurde entfernt und die Person wurde nach links verschoben. In meinem Auge ist dies "sehr ähnlich". Außerdem fängt SIFT dies komplett ein.

Nun, das ist eine Frage.

1. pHash ist schneller als SIFT?
2. Ist die Genauigkeit von pHash zuverlässig?
3. Der SIFT-Ausgang war zu groß, um ihn in Echtzeit zu verwenden. Also muss ich Hash verwenden, um die Ausgabe kleinerer Größe wie LSH(Locality-sensitive hashing) zu machen. Eine andere Möglichkeit, ich versuche es?

Answer 1

Ok, ich habe es.

pHash kann Rotation und kritische Bewegung nicht als dieselbe Sache erkennen.

Im Falle von Datenraum, war pHash dramatisch gut für die Verwendung. Es ist sehr klein: ein Bild zu einem Hash. SIFT benötigt jedoch 128 Bytes, um einen Merkmalspunkt zu erhalten. Und es gibt viele Merkmalspunkte in einem Bild.

Schließlich kann SIFT ähnliche Bild gut als pHash identifizieren. Aber mehr und mehr Größe wurde benötigt.

In Speedbank kann ich noch nicht testen. Aber ich denke, pHash war schneller als SIFT, weil SIFT für viele Funktionen auf einem Bild arbeiten muss.

Wenn Sie eine andere Antworten für obige Frage haben, sagen Sie mir bitte.