SIFT-algoritmen (Scale Invariant Feature Transform) som föreslås av Lowe [1] är ett tillvägagångssätt för att extrahera distinkta invarianta funktioner från bilder. Det har framgångsrikt tillämpats på en mängd olika datorseende problem baserat på funktionsmatchning inklusive objektigenkänning, pose uppskattning, bildsökning och många andra. I verkliga tillämpningar finns det dock fortfarande ett behov av att förbättra algoritmens robusthet när det gäller korrekt matchning av SIFT-funktioner. I detta dokument föreslås en förbättring av den ursprungliga SIFT-algoritmen som ger en mer tillförlitlig funktionsmatchning för objektigenkänning. Huvudidén är att dela upp de funktioner som extraheras från både test- och modellobjektbilden i flera undergrupper innan de matchas. Funktionerna är uppdelade i flera undergrupper med tanke på de funktioner som uppstår från olika oktaver, det vill säga från olika frekvensdomäner. För att utvärdera resultatet av det föreslagna tillvägagångssättet tillämpades det på verkliga bilder som förvärvats med stereokamerasystemet i det robotiska rehabiliteringssystemet FRIEND II. De experimentella resultaten visar en ökning av antalet korrekta funktioner matchade och samtidigt en minskning av antalet avvikelser i jämförelse med den ursprungliga SIFT-algoritmen. Jämfört med den ursprungliga SIFT-algoritmen uppnåddes en 40% minskning av handläggningstiden för matchning av stereobilder.
Alhwarin m.fl. REF föreslog en förbättring av SIFT-algoritm genom att erkänna objekten genom tillförlitliga kriterier för matchning av funktioner.
Improved SIFT-features matching for object recognition
{'venue': 'BCS Int. Acad. Conf.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}