Lowe の論文のセクション 4.1 では、ヘッセ行列を使用した主曲率の比率を使用して、エッジに属する可能性のある点を削除しています。
この論文では、ヘッセ行列が元の画像と DoG のどちらで計算されるかは指定されていません。Rob Hess の実装では、指定されたオクターブと間隔で DoG に適用されます。
私の質問は、ヘッセ行列が DoG に適用されて、潜在的なエッジであるポイントを特定するのはなぜですか?
Utkarsh のチュートリアルから、ヘシアンはハリスのコーナー検出に似ているはずだと理解しています。違いは、ヘッセ行列が 2 次導関数であることです。そこで、元の画像にヘシアンを適用する必要があると結論付けました。
Hessian の使用方法を説明している関連リソースを教えてください。