Ett stort antal visionsapplikationer förlitar sig på att matcha keypoints över bilder. Det senaste årtiondet innehöll en vapenkapplöpning mot snabbare och mer robusta nyckelpunkter och föreningsalgoritmer: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) [17], Speed-up Robust Feature (SURF) [4], och mer nyligen Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK) [16] för att nämna några. Dessa dagar har utbyggnaden av visionalgoritmer på smarta telefoner och inbyggda enheter med lågt minne och beräknings komplexitet även ökat ante: målet är att göra deskriptorer snabbare att beräkna, mer kompakt samtidigt som robust att skala, rotation och buller. För att bäst möta de nuvarande kraven, föreslår vi en ny nyckelpunkt deskriptor inspirerad av det mänskliga visuella systemet och mer exakt näthinnan, myntad Fast Retina Keypoint (FREAK). En kaskad av binära strängar beräknas genom att effektivt jämföra bildintensiteter över en retinal provtagningsmönster. Våra experiment visar att FREAKs i allmänhet är snabbare att beräkna med lägre minnesbelastning och också mer robust än SIFT, SURF eller BRISK. De är således konkurrenskraftiga alternativ till befintliga nyckelpunkter, särskilt för inbyggda tillämpningar.
Inspirerad av det mänskliga visuella systemet använder snabbt retina-nyckelpunkten REF inlärningsstrategin av ORB med ett DAISY-liknande provtagningsmönster.
FREAK: Fast Retina Keypoint
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}