Abstract Scale-invariant intressepunkter har hittat flera mycket framgångsrika program i datorseende, särskilt för bildbaserad matchning och igenkänning. I denna uppsats presenteras en teoretisk analys av skalurvalsegenskaperna hos ett generaliserat ramverk för att upptäcka räntepunkter från skalrumsfunktioner som presenteras i Lindeberg (Int. Det är J. Comput. Vis. Vis. 2010 under översyn) och omfattar -en berikad uppsättning aktörer med differentierat intresse på en fast skala, inklusive den laplaciska operatören, bestämningsfaktorn för hessian, den nya hessiska funktionen hållfasthetsåtgärder I och II och den omskalade nivåkurvan krökningsoperatör, samt -en berikad uppsättning skalurvalsmekanismer inklusive skalurval baserat på lokal extremitet över skalan, kompletterande post-smoothing efter beräkning av ickelinjära differentialvariationer och skalurval baserat på viktat medelvärde av skalvärden längs funktionstrajektorer över skalan. Det visas hur de valda skalorna av olika linjära och icke-linjära räntepunktersdetektorer kan analyseras för Gaussian blob-modeller. Särskilt framgår det att för en rotationssymmetrisk Gaussian blob-modell kommer de skattningar som erhålls genom viktat skalurval att likna de uppskattningar som erhålls från lokal extremitet över skalan av Vetenskapsrådets stöd, Vetenskapsrådet (kontrakt 2004Vetenskapsrådet (kontrakt -4680, 2010) och Kungliga Vetenskapsakademien samt Knut och Alice Wallenbergs Stiftelse är tacksamt erkända. Tekniska Högskolan, 100 44 Stockholm, Sverige e-post: tony@csc.kth.se skala normaliserade derivat för var och en av de rena secondorderoperatörerna. I detta avseende behövs ingen kompensation mellan de två typerna av urvalsmetoder. Vid användning av post-smoothing kan dock uppskattningarna skilja sig åt mellan olika typer av räntepunktersoperatörer, och det visas hur relativa kalibreringsfaktorer kan härledas för att möjliggöra jämförbara skaluppskattningar för varje rent andra klassens operatör och för olika mängder av självliknande postsmoothing. En teoretisk analys av känsligheten för affina bilddeformationer presenteras, och det visas att skaluppskattningarna som erhålls från bestämningsfaktorn för den hessiska operatören är affina kovariant för en anisotropisk Gaussian blob modell. Bland de andra rent andra klassens operatörer, den hessiska funktionen styrka mått jag har den lägsta känsligheten för icke-uniforma skalningsomvandlingar, följt av den Laplaciska operatören och den hessiska funktionen styrka mått II. Prognoserna från denna teoretiska analys stämmer överens med experimentella resultat av repeterbarhetsegenskaperna hos de olika räntepunktsdetektorerna under affina och perspektivtransformationer av verkliga bilddata. Ett antal mindre fullständiga resultat erhålls för nivåkurvans krökningsoperatör.
I REF gav han också en teoretisk analys av sådana skalurvalsmekanismer och visade att de är användbara för annan funktionsdetektering på låg nivå, såsom intressant punktdetektering.
Scale Selection Properties of Generalized Scale-Space Interest Point Detectors
{'venue': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'journal': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}