スケール不変特徴の抽出のためのSURFとSIFTに代わるものはありますか？

Question

SURFはSIFTと同様に特許取得済みです。 ORBとBRIEFは特許は取得されていませんが、その機能はスケール不変ではなく、複雑なシナリオではその有用性が大幅に制限されています。

SURFと同じくらい速くスケール不変なフィーチャを抽出でき、SURFやSIFTほど厳密に特許を取得できないフィーチャ抽出ツールはありますか？

Answer 1

すでにBRISKを選択していますが、FREAKが面白いかもしれません。著者はBRISKやORBよりも良い結果を出すと主張しています。そのORBにを追加する必要があります。スケール不変ですが、その領域にはいくつかの問題があります。だから私はまだそれを試してみるために誰かのためにそれをお勧めします。

FREAK source codeはOpenCVと互換性があります（わかりませんがそれらをマージするのは簡単です）。著者はOpenCVプロジェクトに投稿しています。いくつかの特徴検出器/エクストラクタの違いについて

FREAK is now part of opencv feature detectors/descriptors.

あなたcan read here more、and also a series of benchmarks FREAKおよびその他の人気のあるものが含まれています

EDIT。

Answer 2

multi-scale histogram of oriented gradientsとお試しください。完全にスケール不変ではありませんが、あなたのデータが合理的なスケール制限（実際には多くの場合そうかもしれません）で制約されている場合、これはおそらくあなたのために働く可能性があります。

別のアプローチ、完全に自分の意図したアプリケーションが何であるかに応じて、彼らは平野指向勾配のヒストグラム、または外観モデルのようなノンスケール不変記述子の上に構築されている場合でも、poseletsを活用することであろう。トレーニングデータ内の注釈に、異なるスケールで検出するための異なるアイテムの例が含まれている場合、Poseletsでトレーニングに使用されるProcrustesスタイルの距離は、スケール不変性の多くを処理する必要があります。これは、主なアプリケーションが部品のローカライズされた検出ではない場合でも満足いくものではありません。

私は、SIFTとSURFが助成金を通じて納税者の資金で（少なくとも部分的に）資金提供されていたため、この方法で特許を取得することができたのは残念だと思います。

Answer 3

私はBriskを使用しました。これは、SURFに匹敵するがBSDライセンスの性能を備えた機能検出器です。さらに、OpenCV FeatureDetectorフレームワークに簡単にプラグインできる非常に優れたオープンソースのC++実装が用意されているので、コード内でSURFよりBriskを使用するように選択するのは2行です。

Answer 4

FREAKは今、あなたが最速のスケールと回転不変記述子抽出ことになっている

Answer 5

FREAK :-)簡単にそれを使用することができ、OpenCVの2.4.2に含まれている、それはオープンソースとあなたですOpenCVで実装されているので簡単に使用できます。 BruteForceMatcherのように、ハミング距離を使用するバイナリマッチャーが必要です。

ここでは、SIFT記述子で簡単に置き換えて使用する方法についてはexampleです。

Answer 6

KAZEを試してみると、より速く正確になるはずです（動画は気に入っていますが、まだ自分で試してみることはできませんでした）。利用可能なアクセラレーション版もあります。

パブロF.アルカンタリラ、アドリアンバルトリ、アンドリューJ.ダビソン、 "KAZE Features"、コンピュータビジョンに関する欧州会議（ECCV）。 Fiorenze *、イタリア。英国機械ビジョンカンファレンス（BMVC）において、2012年10月。

パブロF.アルカンタリラ、ヘススヌエボとアドリアンバルトリ、 "Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces"。ブリストル、イギリス。 2013年9月

ソースコード、ビデオなどはauthor's websiteにあります。

*フィレンツェ

Answer 7

ランドマークポイントの検出と目印点の周りにパッチを形成することにより、HOG特徴量を（それが特許を取得していない）を求めます。