機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

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)

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