Abstrakt. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka affina invarianta intressepunkter. Vår metod kan hantera betydande afffin transformationer inklusive storskaliga förändringar. Sådana omvandlingar medför betydande förändringar i punktplaceringen samt i omfattningen och formen av grannskapet av en räntepunkt. Vår strategi gör det möjligt att lösa dessa problem samtidigt. Den bygger på tre nyckelidéer: 1) Den andra momentmatrisen som beräknas i en punkt kan användas för att normalisera en region på ett affint invariantt sätt (skew och stretch). 2) Skalan av den lokala strukturen anges genom lokal extremitet av normaliserade derivat över skalan. 3) En affinanpassad Harris-detektor bestämmer platsen för räntepunkter. En flerskalig version av denna detektor används för initiering. En iterativ algoritm ändrar sedan plats, skala och grannskap för varje punkt och konvergerar till affina invarianta punkter. För matchning och igenkänning kännetecknas bilden av en uppsättning affina invarianta punkter; den affina omvandlingen i samband med varje punkt gör det möjligt att beräkna en affin invariant deskriptor som också är invariant till affina ljusförändringar. En kvantitativ jämförelse av vår detektor med befintliga visar en betydande förbättring i närvaro av stora affina deformationer. Experimentella resultat för bred baslinjematchning visar en utmärkt prestanda i närvaro av stora perspektiv transformationer inklusive betydande skalförändringar. Resultat för igenkänning är mycket bra för en databas med mer än 5000 bilder.
Harris-Affine detektor REF, som är baserad på Harris Corner Detector, utvärderar den andra moment matrisen på en given skala och därmed lokaliserar anisotropa blobs i bilden.
An Affine Invariant Interest Point Detector
{'venue': 'ECCV (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}