Flera metoder för objektigenkänning använder sig i stor utsträckning av lokal bildinformation som extraheras i intressepunkter, så kallade lokala bilddeskriptorer. Toppmoderna metoder utför en statistisk analys av gradientinformationen kring räntepunkten, som ofta bygger på beräkning av bildderivat med pixeldifferentieringsmetoder. I detta papper visar vi fördelarna med att använda släta derivatfilter istället för pixelskillnader i prestandan hos en välkänd lokal bilddeskriptor. Metoden baseras på användningen av udda Gabor funktioner, vars parametrar är selektivt avstämda till som en funcion av de lokala bildegenskaperna under analys. Vi utför en omfattande experimentell utvärdering för att visa att vår metod ökar distinktionen hos lokala bilddeskriptorer för bildregionmatchning och objektigenkänning.
Moreno m.fl. REF utför en analys av gradientinformation baserad på udda Gabor-funktioner, vars parametrar är selektivt avstämda i stället för beräkning av bildderivat med pixeldifferentieringsmetoder; experiment på bildmatchning och objektdetektering tillhandahålls för att illustrera deras förslags särskiljningsförmåga.
Improving the SIFT descriptor with smooth derivative filters
{'venue': 'ACCEPTED FOR PUBLICATION ON PATTERN RECOGNITION LETTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}