2.5.6.1 .Bộ mô tả
2.5.6.4. So khớp với cơ sở dữ liệu lớn
Một vấn đề còn quan trọng để đo sự khác biệt của thuộc tính là độ tin cậy của các biến đối sánh như là một hàm như thế nào với số lượng các thuộc tính trong cơ sở dữ liệu đối sánh. Với cách sử dụng một cơ sở dữ liệu 32 ảnh với khoảng 40.000 keypoint, hình 2.15 cho thấy độ tin cậy của các đối sánh như một hàm của độ lớn cơ sở dữ liệu. Hình vẽ này đã được tạo ra bằng cách sử dụng một cơ sở dữ liệu lớn hơn 112 ảnh, với hướng nhìn xoay 30 độ và 2% nhiễu ảnh và lấy ảnh xoay ngẫu nhiên và thay đổi tỉ lệ.
Hình 2.15: Số lượng Keypoint trong cơ sở dữ liệu
Các đường nét đứt hiển thị một phần của thuộc tính ảnh mà những hàng xóm gần nhất trong cơ sở dữ liệu đối sánh đúng như là một hàm của kích thước cơ sở dữ liệu hiển thị trên một tỉ lệ logarit. Các điểm tận cùng bên trái là phù hợp với các thuộc tính từ một hình ảnh duy nhất, trong khi các điểm ngoài cùng bên phải là lựa chọn phù hợp từ một cơ sở dữ liệu của tất cả các thuộc tính từ 112 hình ảnh. Có thể thấy rằng độ tin cậy của đối sánh giảm như là một hàm của số lượng các sai số, nhưng tất cả các dấu hiệu cho thấy nhiều kết quả đúng sẽ tiếp tục được phát hiện ra khi kích thước cơ sở dữ liệu rất lớn.
Các dòng nét liền là tỷ lệ phần trăm của keypoint được nhận dạng tại vị trí đối sánh đúng và hướng trong hình ảnh chuyển đổi. Mối quan tâm của ta là khi khoảng cách giữa hai đường là nhỏ nghĩa là các đối sánh bị sai do việc khởi tạo các thuộc tính ban đầu và gán hướng chứ khơng phải do sự tính khác biệt về thuộc tính, thậm chí với kích thước cơ sở dữ liệu lớn.