การ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง แม่นยํา ของ ลักษณะ การ คํานวณ และ วิธี การ ที่ แม่นยํา เพื่อ ลด ความ ผิด พลาด และ เพิ่ม ความ น่า เชื่อ ถือ.
การ คํานวณ เพื่อ การ เทียบ เคียง
คุณสมบัติที่มีผลตรงกับความคล้ายคลึงกันของการคํานวณ เมตริกระหว่างคุณลักษณะ วิธีทั่วไปรวมถึงระยะยูคลิด ซึ่งวัดระยะตรงระหว่างเวกเตอร์คุณลักษณะ และความคล้ายคลึงของโคไซน์ ซึ่งประเมินมุมระหว่างเวกเตอร์ได้ การคํานวณนี้ช่วยตัดสินว่าลักษณะที่ใกล้เคียงจากภาพต่างๆ ตรงกันอย่างไร
การคํานวนที่สําคัญอีกประการหนึ่ง คือการทดสอบสัดส่วน ซึ่งมักใช้ในอัลกอริทึมเช่น SIFT ซึ่งเปรียบเทียบระยะห่างของค่าที่ใกล้เคียงที่สุดกับระยะที่ใกล้ที่สุดที่ 2 โดยช่วยให้กรองความคมชัดออกมา และปรับปรุงความแม่นยํา
การ ใช้ มาตรการ เพื่อ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง
การ ปรับ ปรุง วิธี การ ที่ ใช้ ได้ ผล จริง สามารถ ช่วย ให้ มี ความ สามารถ ที่ เหมาะ สม มาก ขึ้น.
การ นํา ข้อ จํากัด ทาง เรขาคณิต มา ใช้ เช่น RIANC (Random Exception Consensus) ช่วย ขจัด ข้อ ผิด พลาด ที่ เข้า กัน ได้ โดย การ ใส่ แบบ จําลอง เข้า ไป ใน ข้อมูล และ ขจัด ทิ้ง ไป.
ปัญหา และ วิธี แก้ ที่ มี อยู่ ทั่ว ไป
ปัญหาหนึ่งในคุณสมบัติที่เข้ากันได้ คือ การจัดการกับขนาดและการหมุนของความแตกต่างระหว่างภาพ โดยการใช้ความเหลื่อมล้ําแบบมิ้นต์และลักษณะการหมุนแบบ SIF หรือ SURF โดยจะแก้ปัญหาปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การ ใช้ อัลกอริทึม ใน การ มอง เห็น และ การ ใช้ วิธี การ สืบ หา ของ เพื่อน บ้าน ที่ ใกล้ ที่ สุด อาจ ช่วย ลด เวลา การ คํานวณ โดย ไม่ ต้อง เสีย ค่า ใช้ จ่าย มาก.