Denna artikel presenterar en ny skala-och rotation-invariant detektor och deskriptor, myntade SURF (Speed-Up Robust Features). SURF approximerar eller till och med överträffar tidigare föreslagna system med avseende på repeterbarhet, särskiljbarhet och robusthet, men kan ändå beräknas och jämföras mycket snabbare. Detta uppnås genom att man förlitar sig på integrerade bilder för bildkonvolutioner; genom att bygga på styrkan hos de ledande befintliga detektorerna och deskriptorerna (särskilt genom att använda ett hessiskt matrisbaserat mått för detektorn och en distributionsbaserad deskriptor); och genom att förenkla dessa metoder till det väsentliga. Detta leder till en kombination av ny upptäckt, beskrivning och matchande steg. Papperet innehåller en detaljerad beskrivning av detektorn och deskriptorn och undersöker sedan effekten av de viktigaste parametrarna. Vi avslutar artikeln med SURF:s ansökan till två utmanande, men omvänt mål: kamerakalibrering som ett speciellt fall av bildregistrering, och objektigenkänning. Våra experiment understryker SURF:s användbarhet i ett brett spektrum av ämnen i datorseendet.
Bay m.fl. Föreslagen skal- och rotationsinvariant funktionsdeskriptor och kompletterande nyckelpunktsdetektor kallad Speeded Up Robust Features (SURF) REF som mycket snabbare alternativ till SIFT.
Speeded-Up Robust Features (SURF)
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}