Abstract-A parallellalgoritm för att upptäcka dominerande punkter på en digital sluten kurva presenteras. Förfarandet kräver ingen indataparameter och förblir tillförlitligt även när funktioner av flera storlekar finns på den digitala kurvan. Förfarandet bestämmer först stödområdet för varje punkt baserat på dess lokala egenskaper, beräknar sedan mått av relativ betydelse (t.ex. krökning) för varje punkt, och slutligen upptäcker dominerande punkter genom en process av nonmaxima undertryckande. Detta förfarande leder till en viktig iakttagelse att resultatet av upptäckten av dominerande punkter inte bara beror på noggrannheten i måttet på signifikans, utan framför allt på exakt bestämning av stödregionen. Detta löser det grundläggande problemet med skalfaktorval som förekommer i olika dominanta punktdetekteringsalgoritmer. Den inneboende karaktären hos skalan-rymd filtrering i förfarandet behandlas och utförandet av förfarandet jämförs med de av flera andra dominerande punktdetekteringsalgoritmer, med hjälp av ett antal exempel.
En utvärdering av funktionsdetektorer som baseras på ett kvantitativt mått på kvaliteten på upptäckta dominerande punkter utförs i REF.
On the detection of dominant points on digital curves
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}