1

SIFT は ZNCC と NCC を置き換えるマッチング アプローチですか、それとも SIFT は単に NCC に入力を提供するだけですか?

4

1 に答える 1

3

SIFTは、実際には、David Loweによって提案された検出、説明、およびマッチングのパイプラインです。その人気の理由は、箱から出してすぐにうまく機能するからです。

あなたが言及したハリスコーナー検出器に匹敵するSIFTの検出ステップ（画像内のポイントは興味深い）は、ガウス差検出器で構成されています。この検出器はセンターサラウンドフィルターであり、最大のスケール空間応答を検出するためにスケール空間ピラミッド（ピラミッドLKトラッキングなどにも適用されます）に適用されます。

次に、記述ステップ（この領域を区別するもの）は、最大応答スケールを中心とするいくつかのスケールを持つ長方形のビンに勾配のヒストグラムを作成します。これは、生のピクセル値や色ヒストグラムなどよりも、照明の変化などに対してより記述的で堅牢であることを意味します。面内の回転不変性を得るために、支配的な方向の正規化もあります。

SIFTのマッチングステップ（記述子/パッチの山の中で最も近い特定の記述子/パッチの場合）は、最も近い一致と2番目に近い一致の間の距離の比率をテストする最も近い距離比率メトリックで構成されます。比率が低い場合は、最初の方が2番目よりもはるかに優れているため、一致させる必要があります。それ以外の場合、1番目と2番目はほぼ等しく、ノイズなどがこのシナリオで誤った一致を簡単に生成する可能性があるため、一致を拒否する必要があります。これは、実際にはユークリッド距離よりもうまく機能します。大規模なデータベースの場合でも、これを正確かつ効率的に機能させるには、ベクトル量子化などが必要になります。

全体として、SIFT記述子/一致はNCC / ZNCCよりもはるかに優れた/堅牢なアプローチであると私は主張しますが、計算負荷でそれを支払う必要があります。

于 2011-04-11T12:06:49.990 に答える