Abstrakt. Om ett fysiskt föremål har en jämn eller bitvis jämn gräns, genomgår dess bilder som erhållits av kameror i olika lägen släta synliga deformationer. Dessa deformationer är lokalt väl approximerade av affina transformer av bildplanet. Följaktligen har problemet med solid objektigenkänning ofta letts tillbaka till beräkningen av affina invarianta bild lokala funktioner. Sådana invarianta egenskaper kunde erhållas genom normaliseringsmetoder, men ingen fullt afffin normaliseringsmetod existerar för tillfället. Även stor variation hanteras endast strikt av SIFT-metoden. Genom att simulera zoomar ut och normalisera översättning och rotation, SIFT är invariant till fyra av de sex parametrarna i en affin transform. Den metod som föreslås i detta dokument, Affine-SIFT (ASIFT), simulerar alla bildvyer som kan erhållas genom att variera de två parametrar för kameraaxelns orientering, nämligen latitud- och longitudvinklarna, som återstår med SIFT-metoden. Därefter täcker den de övriga fyra parametrarna med hjälp av själva SIFT-metoden. Den resulterande metoden kommer matematiskt bevisas vara helt afffin invariant. Mot varje prognos är det möjligt att simulera alla vyer beroende på de två kameraorienteringsparametrarna utan någon dramatisk beräkningsbelastning. Ett system med två lösningar minskar ytterligare komplexiteten för ASIFT till ungefär dubbelt så mycket som för SIFT. Ett nytt begrepp, övergången lutning, mäta mängden av snedvridning från en syn till en annan införs. Medan en absolut lutning från en frontal till en sned vy som överstiger 6 är sällsynt, mycket högre övergång lutningar är vanliga när två sneda vyer av ett objekt jämförs (se bild. 1.1), senast ändrad genom Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Den uppnåeliga övergångslutningen mäts för varje affin bildjämförelsemetod. Den nya metoden gör det möjligt att på ett tillförlitligt sätt identifiera egenskaper som har genomgått övergångstakt av stor omfattning, upp till 36 och högre. Detta bekräftas av många experiment som visar att ASIFT betydligt överträffar de senaste metoderna SIFT, MSER, Harris-Affine och Hessian-Affine.
ASIFT utökar SIFT till att vara helt och hållet affine invariant REF.
ASIFT: A NEW FRAMEWORK FOR FULLY AFFINE INVARIANT IMAGE COMPARISON
{'venue': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'journal': 'SIAM J. Imaging Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}