68. SIFTアプローチの高速化
• アルゴリズムの改良
‒ SURF(Speeded Up Robust Features) [H. Bay et al., ECCV 06]
‒ Box filter [M. Grabner et al., ACCV 06]
• GPGPU(General-Purpose computation on GPUs)の利用
‒ GPU-Based Video Feature Tracking and Matching
[S. N. Sinha et al., EDGE 06]
68
95. Harrisのコーナー検出
• ヘッセ行列を用いたコーナー検出
€
H =
Ix
2
IxIy
IxIy Iy
2
"
#
$
%
&
'ヘッセ行列
第一固有値 : α
第二固有値 : β
Edge
EdgeFlat
Corner R 0 (α, βともに小さい) :フラット
R << 0 (α>>β または β>>α) :エッジ
R >> 0 (α, βともに大きい) :コーナー
: x 軸方向の微分 : y 軸方向の微分
€
Ix
€
Iy
€
R = Det(H) − k(α + β)2
判別式 ( k = 0.04 ∼ 0.06 )
α
β
95
96. FAST: Features from Accelerated Segment Test [Rosten 10]
• 注目画素 p の周辺の円周上の16画素を観測
注目画素 p がコーナーである条件
p の輝度値と比較して円周上の輝度値が連続してn 個以上が
しきい値 t 以上 明るい,もしくは暗い (図中の破線)
96
104. Step1. 3値化した輝度の連続性による条件
• 周囲{20, 16, 12}画素をBrighter, Similar, Darkerに分類
‒ BrighterまたはDarkerがそれぞれ{11, 9, 6}画素以上
連続する場合に注目画素をコーナー候補点とする
104
Sp x =
⌅⇤
⌅⇥
Brighter Ip + t ⇥ Ip x
Similar Ip t < Ip x < Ip + t
Darker Ip x ⇥ Ip t
:注目画素の輝度値
:周囲の画素の位置
:周囲の画素の輝度値
:しきい値t
Ip x
Ip
x
11画素以上連続
9画素以上連続
6画素以上連続
コーナー候補点
126. 参考文献1
•1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)
- [Lowe 04] David G.Lowe, Distinctive image features from scale-invariant
keypoints , Int.Journal of Computer Vision,Vol.60, No.2, pp.91-110, 2004.
- [高木 08] 高木雅成, 藤吉弘亘, SIFT特徴量を用いた交通道路標識認識 , 電気学会
論文誌, Vol. 129-C, No. 5, pp. 824-831, 2009.
- [都築 08] 都築勇司, 藤吉弘亘, 金出武雄, SIFT特徴量に基づくMean-Shift探索に
よる特徴点追跡 , 情報処理学会論文誌, Vol.49, No.6, pp.35-45, 2008.
- [Csurka 08] Csurka, G., Bray, C., Dance, C. and Fan, L. Visual
categorization with bags of keypoints , Workshop on Statistical Learning in
Computer Vision,European Conference on Computer Vision, pp.1‒22,
2004.
126
127. 参考文献2
•2. SIFTアプローチの高精度化
- [Ke 04] Yan Ke, Rahul Sukthankar, PCA-SIFT: A more distinctive
representation for local image descriptors , Proc. of CVPR, pp.506-503,
2004.
- [Mikolajczyk 05] Krystian Mikolajczyk and Cordelia Schmid, GLOH A
performance evaluation of local descriptors , IEEE tran. On Pattern
Analysis and Machine Intelligence, pp.1615-1630, 2005.
•3. SIFTアプローチの高速化
- [Bay 06] H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, SURF: Speeded Up
Robust. Features , In ECCV , pp.404-417, 2006.
- [Grabner 06] M. Grabner, H. Grabner, H. Bischof, Fast approximated SIFT ,
Proc. of ACCV, pp.918-927, 2006.
- [Sinha 06] Sudipta N Sinha, Jan-Michael Frahm, Marc Pollefeys and Yakup
Genc, GPU-Based Video Feature Tracking and Matching , EDGE 2006,
workshop on Edge Computing Using New Commodity Architectures,
Chapel Hill, 2006.
127
128. 参考文献3
•4. SIFT以降のアプローチ
- [Rosten 10] E. Rosten, R. Porter, T. Drummond, Faster and Better: A
Machine Learning Approach To Corner Detection , Pattern Analysis and
Machine Intelligence, pp. 105-119, 2010.
- [M.Calonder 10] M.Calonder, V.Lepetit and C.Strecha and P.Fua, BRIEF:
Binary Robust Independent Elementary Features , In Proc. European
Conference on Computer Vision, pp.778-792, 2010.
- [Leutenegger 11] S.Leutenegger, M.Chli and R.Y.Siegwart BRISK: Binary
Robust Invariant Scalable Keypoints , In Proc. International Conference on
Computer Vision, 2011.
- [Rublee 11] E.Rublee, V.Rabaud, K.Konolige and G.Bradski ORB: an
efficient alternative to SIFT or SURF , In Proc. International Conference on
Computer Vision, 2011.
- [Ambai 11] M.Ambai and Y.Yoshida CARD: Compact And Real-time
Descriptors , In Proc. International Conference on Computer Vision, 2011.
- [長谷川 13] 長谷川昂宏, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 安倍満, 吉田悠一, Cascaded FAST
によるキーポイント検出 , 画像センシングシンポジウム, 2013.
128