特徴量記述

社内勉強会で発表した資料です。

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1. XX University 特徴量記述 2022.01.11 Abeta
2. 2 特徴量記述 特徴点検出・・・安定かつ持続的な追跡に有⽤な強い特徴を持つ点。出⼒は座標値。 局所特徴量記述：各特徴点の周辺情報も⽤いた特徴量。出⼒は特徴ベクトル。 特徴量記述⼦は特徴ベクトルを求める⼿法やアルゴリズム。 特徴量記述⼦は撮影条件に依存しないことが理想である。 • 明度不変性 • スケール不変性 • 回転不変性 • アフィン不変性 • 射影不変性
3. 3 代表的記述⼦ https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe/77/12/77_1109/_pdf KAZE[ECCV12] ⾮線形・⾮等⽅ AKAZE[BMVC13] ロバスト性の向上と⾼速化
4. 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
5. 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)。
6. 6 参考⽂献 • 中村恭之, ⼩枝正直, 上⽥悦⼦, 『OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習⼊⾨』, 講談社, 2017