Wykrywanie i opis lokalnych cech obrazu może pomóc w uznaniu obiektu. Funkcje SIFT są lokalne i oparte na wygląd obiektu w poszczególnych punktach procentowych i są niezmienne do skali obrazu i obracanie. Są również odporne na zmiany oświetlenia, hałasu i niewielkich zmian w punktu widzenia. Oprócz tych właściwości, są one bardzo charakterystyczny, stosunkowo łatwo wyodrębnić, umożliwiają prawidłową identyfikację obiektu z małym prawdopodobieństwem niedopasowania i są łatwe do dopasowania przeciwko (duży) bazy miejscowych. Opis obiektu przez zestaw cech jest również solidna Sift częściowej niedrożności; zaledwie 3 Sift funkcje z obiektu są wystarczające, by obliczyć swoje położenie i pozy. Uznanie może być wykonana w czasie zbliżone do prawdziwego, przynajmniej dla małych baz danych i na nowoczesnej hardware.Category komputera: Artykuły z nieweryfikowalne oświadczenia od sierpnia 2008 roku
Wyjście z typowego algorytmu detekcji rogu Wykrywanie krawędzi Sprytny Canny-Deriche Różnicowy Sobel Wykrywanie punktu zainteresowanie Wykrywanie Corner Operator Harris Shi i Tomasi Krzywizna krzywej poziom SUSAN FAST Wykrywanie Blob Laplace'a z Gaussa (LOG) Różnica Gaussians (pies) Wyznacznikiem Hessian (DOH) Maksymalnie stabilne ekstremalne regiony Wykrywanie Ridge Afiniczna niezmienne wykrywanie funkcji Afiniczna adaptacja kształt Harris afiniczna Hessian afiniczna Opis funkcji SIFT SURF GLOH LESH Skala przestrzeni Skala-space aksjomaty Szczegóły realizacji Piramidy
Wykrywanie i opis lokalnych cech obrazu może pomóc w uznaniu obiektu. Funkcje SIFT są lokalne i oparte na wygląd obiektu w poszczególnych punktach procentowych i są niezmienne do skali obrazu i obracanie. Są również odporne na zmiany oświetlenia, hałasu i niewielkich zmian w punktu widzenia. Oprócz tych właściwości, są one bardzo charakterystyczny, stosunkowo łatwo wyodrębnić, umożliwiają prawidłową identyfikację obiektu z małym prawdopodobieństwem niedopasowania i są łatwe do dopasowania przeciwko (duży) bazy miejscowych. Opis obiektu przez zestaw cech jest również solidna Sift częściowej niedrożności; zaledwie 3 Sift funkcje z obiektu są wystarczające, by obliczyć swoje położenie i pozy. Uznanie może być wykonana w czasie zbliżone do prawdziwego, przynajmniej dla małych baz danych i na nowoczesnej hardware.Category komputera: Artykuły z nieweryfikowalne oświadczenia od sierpnia 2008 roku
Wyjście z typowego algorytmu detekcji rogu Wykrywanie krawędzi Sprytny Canny-Deriche Różnicowy Sobel Wykrywanie punktu zainteresowanie Wykrywanie Corner Operator Harris Shi i Tomasi Krzywizna krzywej poziom SUSAN FAST Wykrywanie Blob Laplace'a z Gaussa (LOG) Różnica Gaussians (pies) Wyznacznikiem Hessian (DOH) Maksymalnie stabilne ekstremalne regiony Wykrywanie Ridge Afiniczna niezmienne wykrywanie funkcji Afiniczna adaptacja kształt Harris afiniczna Hessian afiniczna Opis funkcji SIFT SURF GLOH LESH Skala przestrzeni Skala-space aksjomaty Szczegóły realizacji Piramidy