SIFT等の評価で使われる Recall-precision曲線の書き方を教えてください。

1. 特徴点の対応付けの
評価方法について
上瀧剛
gou_koutaki@twitter
1

2. こういうグラフが書きたいけど
よく分からない
参考：
http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html
2

3. 定義らしい
recall = 対応付けてみて、その中で正しく対応付けできた個数
/真の正しい対応付け、
1-precision= 対応付けてみて、間違っていた個数
/対応付けてみた全個数
でいいのか？
3

4. 例）
#correspondences=3
正解の対応づけ個数
画像１
画像２
4

5. 例）ケース１
#correct matches=1
#false matches=2
#all matches=3
画像１
recall=1/3=33%
1-precision=2/3=66%
画像２
5

6. 例）ケース２。しきい値を下げた場合。たくさん対応付けされた。
#correct matches=3
#false matches=3
#all matches=6
画像１
recall=3/3=100%
1-precision=3/6=50%
画像２
6

7. グラフにプロット
recall
100%
ケース2
33%
ケース1
50%
66%
1-precision
グラフが右下に下がっていておかしい気がする
7

8. 【疑問点１】
特徴点を検出してみて、そもそも正解の対応付けがない箇所（赤丸）は
削除してしまってよいのか？
（正解がないのに探索しても、正解するわけがなく、recall100%にならない）
画像１
画像２
8

9. 【疑問点２】
・対応点を取る際のしきい値をいろいろ変えてみるとあるが
最近傍探索の場合は、近傍数を増やしていくのか(k-NN)
・特徴量間のノルムのしきい値でやるのか、
最近傍の近傍数(k-NN)でやるのか、
最近傍との比(NNDR)でやるのか、
どれがいいのか。
・正解の判定に楕円のオーバラップとあるけど、
これは計算式で一撃で出せるものなのか、
それとも画像に楕円を描画して、いちいち判定する必要があるのか。
・SIFTだと円でやるしかない気がする。
・この式の意味が不明。領域AとBを重ねあわせるなら、ホモグラフィHは
一度かければよい気がする。Hの転置は何？
9