Denna anmärkning ägnas åt en matematisk undersökning av huruvida Lowe's Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) [21], en mycket framgångsrik bild matchningsmetod, är likhet invariant som hävdas. Det bevisas att metoden är skala invariant endast om den ursprungliga bilden suddas ut exakt gissas. Men till och med ett stort fel på den ursprungliga suddigheten dämpas snabbt av denna flerskaliga metod, när analysens skala ökar. Följaktligen är dess stora variation nästan perfekt. De matematiska argumenten ges under antagandet att den Gaussiska utjämning som utförs av SIFT ger en aliasfri provtagning av bildutvecklingen. Giltigheten av detta huvudantagande bekräftas genom ett rigoröst experimentellt förfarande, och genom ett matematiskt bevis. Dessa resultat förklarar varför SIFT överträffar alla andra metoder för bildextraktion när det gäller att skala invarians.
Det har bevisats att SIFT överträffar alla andra metoder för bildextraktion när det gäller skala invariance REF.
Is SIFT scale invariant?
{'venue': None, 'journal': 'Inverse Problems and Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}