最終更新:2012-02-01 (水) 18:05:55 (4459d)  

SIFT
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Scale-Invariant Feature Transform

特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている

※SIFTは特許がとられているので製品には使えません

http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/

アルゴリズム

SIFT の処理は，特徴点(以下，キーポイントと呼ぶ) の検出(detection) と特徴量の記述(description)の2 段階からなり，各処理は以下の流れとなる．

  • detection
    • 1. スケールとキーポイント検出 (DoG,LoG)
    • 2. キーポイントのローカライズ
  • description
    • 3. オリエンテーションの算出
    • 4. 特徴量の記述
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関連

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C言語による実装

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スライド

画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量 from takaya imai
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参考

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関連




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