SIFT är en bildlokal funktionsbeskrivningsalgoritm baserad på skalan. På grund av sin starka matchningsförmåga har SIFT många tillämpningar inom olika områden, såsom bildsökning, bildsömnad och maskinseende. Efter det att SIFT föreslagits har forskarna aldrig slutat att stämma SIFT. De förbättrade algoritmerna som har uppmärksammats mycket är PCA-SIFT, GSIFT, CSIFT, SURF och ASIFT. I denna uppsats analyserar vi först systematiskt SIFT och dess varianter. Sedan utvärderar vi deras prestanda i olika situationer: skala förändring, rotation förändring, suddig förändring, belysning förändring, och affin förändring. De experimentella resultaten visar att var och en har sina egna fördelar. SIFT och CSIFT utför de bästa förändringarna under skalan och rotationen. CSIFT förbättrar SIFT under suddig förändring och affin förändring, men inte ljusförändring. GSIFT utför det bästa under oskärpa förändring och belysning förändring. ASIFT utför de bästa under affin förändring. PCA-SIFT är alltid den andra i olika situationer. SURF utför det värsta i olika situationer, men kör snabbast.
Wu och Al. I REF föreslogs en systematisk analys av de viktigaste medlemmarna av SIFT och dess varianter, inklusive PCA-SIFT, GSIFT, CSIFT, SURF och ASIFT enligt resultatutvärdering och jämförelser i olika situationer: skala, rotation, suddighet, affinitet och belysning.
A Comparative Study of SIFT and its Variants
{'venue': None, 'journal': 'Measurement Science Review', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}