Abstrakt. Lokala funktioner för syngeometri och objektigenkänning bygger på att välja och matcha glesa uppsättningar av visuellt framträdande bildpunkter, så kallade "keypoints" eller "points of interest". Deras prestanda beror kritiskt på exaktheten och tillförlitligheten med vilken motsvarande nyckelpunkter kan hittas i efterföljande bilder. Bland de många befintliga keypoint urvalskriterier, den populära Förstner-Harris metod mål uttryckligen geometrisk stabilitet, definiera keypoints att vara punkter som lokalt maximal självmatchning precision under översättning minst kvadratmall matchning. Många tillämpningar kräver dock stabilitet i orientering och skala såväl som i position. Att upptäcka translationella keypoints och verifiera orientering/skala beteende post hoc är suboptimalt, och kan vara vilseledande när olika rörelsevariabler interagerar. Vi ger en mer principfast formulering, baserad på att utvidga Förstner-Harris tillvägagångssätt till generella rörelsemodeller och robust mallmatchning. Vi har även en enkel lokal utseendemodell för att säkerställa god motståndskraft mot de vanligaste ljusvariationerna. Vi illustrerar de resulterande metoderna och kvantifierar deras prestanda på testbilder.
Till exempel generaliserade REF metoden Förstner-Harris, som var utformad för att upptäcka keypoints stabila under översättning, till små likheter och affin transformationer.
Detecting keypoints with stable position, orientation, and scale under illumination changes
{'venue': 'In Eighth European Conference on Computer Vision (ECCV 2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}