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特徴量記述

Masafumi Abeta
January 11, 2022

 特徴量記述

社内勉強会で発表した資料です。

Masafumi Abeta

January 11, 2022
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  1. 4 ライセンス 記述⼦ 公式実装ライセンス 備考 SIFT ⾮商⽤、再配布禁⽌ • 公式実装 https://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/

    • 特許有り [expired]"Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image," David G. Lowe, US Patent 6,711,293 (March 23, 2004) • opencvに実装あり。opencvのコード利⽤許諾はライセンス再表記? https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/features2d/src/sift.simd.hpp SURF ⾮商⽤、再配布禁⽌ • 公式実装 https://people.ee.ethz.ch/~surf/download.html • 特許有り • opencv contribに実装あり。 KAZE BSD 3-Clause "New" or "Revised" License • 公式実装 https://github.com/pablofdezalc/kaze/blob/master/LICENSE • opencvに実装有り AKAZE BSD 3-Clause "New" or "Revised" License • 公式実装 https://github.com/pablofdezalc/akaze/blob/master/LICENSE • opencvに実装あり。 BRIEF GPL v2 • 公式実装 https://www.epfl.ch/labs/cvlab/research/descriptors-and-keypoints/research- detect-brief/ • opencvに実装有り ORB ? • opencvに実装有り
  2. 5 SIFTの概要 SIFTのアルゴリズム紹介は「 MIRU2013チュートリアル:SIFTとそれ以降のアプローチ」 (https://www.slideshare.net/hironobufujiyoshi/miru2013sift)を参照。 ⼤まかな流れは次の通り。 1. 画像をグレースケールに変換。 2. Difference-of-Gaussian(DoG)画像の極値から特徴点を選ぶ(p.7)。

    スケール変換に対する極値を採⽤することでスケール不変性を得る(p.18)。 特徴点の種類とコントラストで特徴点を絞る(p.21,27)。 3. 特徴点近傍のDoG画像の勾配⽅向から勾配ヒストグラムを作成し、オリエンテーションを決定(p.30)。 特徴点近傍の特徴記述領域を回転させる(p.34)。 4. 回転後の画像から勾配ヒストグラムを作成し、128次元の特徴ベクトルを得る(p.35)。 総和をもとに正規化(p.36)。