CVチュートリアル
2. 画像局所特徴量と特定物体認識 – SIFTと最近のアプローチ –
2.1 SIFTのアルゴリズム 2.2 SIFTの高精度化(PCA-SIFT, GLOH) 2.3 SIFTの高速化(SURF) 2.4 SIFT以降のアプローチ(FAST, BRIEF, etc)
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SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特定物体認識の実現には、特定物体のテクスチャから画像局所特徴量を抽出します。ここでは、SIFT特徴量とその高速化手法であるSURFのアルゴリズムを解説します。また、SIFT, SURF以降の高速化のアプローチについて紹介します。
2.1 SIFTのアルゴリズム
2.2 SIFTによる特定物体認識
2.3 高速化(SURF)
2.4 決定木を用いたキーポイント検出（FAST)
2.5 バイナリコードによる特徴記述（BRIEF, ORB, CARD）