I detta dokument jämför vi prestandan hos deskriptorer som beräknas för lokala intresseregioner, som t.ex. extraheras av Harris-Affine-detektorn [32]. Många olika deskriptorer har föreslagits i litteraturen. Det är oklart vilka deskriptorer som är lämpligare och hur deras prestanda beror på intresseregiondetektorn. Deskriptorerna bör vara distinkta och samtidigt robusta mot förändringar i visningsförhållandena samt mot fel i detektorn. Vår utvärdering använder som kriterium återkallande med avseende på precision och utförs för olika bildomvandlingar. Vi jämför formkontext [3], styrbara filter [12], PCA-SIFT [19], differentialvarianter [20], spinbilder [21], SIFT [26], komplexa filter [37], momentinvarianter [43] och korskorrelation för olika typer av intresseregioner. Vi föreslår också en utvidgning av SIFT-deskriptorn och visar att den överträffar den ursprungliga metoden. Dessutom konstaterar vi att rangordningen av deskriptorerna till största delen är oberoende av intresseregiondetektorn och att SIFT-baserade deskriptorer fungerar bäst. Moment och styrbara filter visar bästa prestanda bland lågdimensionella deskriptorer.
Resultaten av deskriptorer som beräknats för lokala intresseregioner jämfördes i REF.
A performance evaluation of local descriptors
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}