I detta dokument jämför vi prestandan hos deskriptorer som beräknas för lokala intresseregioner, som t.ex. extraheras av Harris-Affine-detektorn [32]. Många olika deskriptorer har föreslagits i litteraturen. Det är oklart vilka deskriptorer som är lämpligare och hur deras prestanda beror på intresseregiondetektorn. Deskriptorerna bör vara distinkta och samtidigt robusta mot förändringar i visningsförhållandena samt mot fel i detektorn. Vår utvärdering använder som kriterium återkallande med avseende på precision och utförs för olika bildomvandlingar. Vi jämför formkontext [3], styrbara filter [12], PCA-SIFT [19], differentialvarianter [20], spinbilder [21], SIFT [26], komplexa filter [37], momentinvarianter [43] och korskorrelation för olika typer av intresseregioner. Vi föreslår också en utvidgning av SIFT-deskriptorn och visar att den överträffar den ursprungliga metoden. Dessutom konstaterar vi att rangordningen av deskriptorerna till största delen är oberoende av intresseregiondetektorn och att SIFT-baserade deskriptorer fungerar bäst. Moment och styrbara filter visar bästa prestanda bland lågdimensionella deskriptorer.
Den höga beskrivande kraften och robustheten till belysning och synpunkter förändringar har rankat SIFT deskriptorn högst upp på rankinglistan i undersökningen i REF.
A performance evaluation of local descriptors
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}