論文の概要: A Scale and Rotational Invariant Key-point Detector based on Sparse
Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06264v1
- Date: Tue, 13 Oct 2020 10:08:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 23:55:34.333900
- Title: A Scale and Rotational Invariant Key-point Detector based on Sparse
Coding
- Title(参考訳): スパース符号化に基づくスケールおよび回転不変キーポイント検出器
- Authors: Thanh Hong-Phuoc and Ling Guan
- Abstract要約: Harris corner、SIFT、SURFといったキーポイント検出器は、画像内のコーナー、ブロブ、ジャンクション、その他の人間の定義された構造を検出することを目的としている。
文脈変化に柔軟で、幾何学的および一様でない照明のバリエーションと同時に堅牢な新しい検出器は非常に望ましい。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.08309357592133
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most popular hand-crafted key-point detectors such as Harris corner, SIFT,
SURF aim to detect corners, blobs, junctions or other human defined structures
in images. Though being robust with some geometric transformations, unintended
scenarios or non-uniform lighting variations could significantly degrade their
performance. Hence, a new detector that is flexible with context change and
simultaneously robust with both geometric and non-uniform illumination
variations is very desirable. In this paper, we propose a solution to this
challenging problem by incorporating Scale and Rotation Invariant design (named
SRI-SCK) into a recently developed Sparse Coding based Key-point detector
(SCK). The SCK detector is flexible in different scenarios and fully invariant
to affine intensity change, yet it is not designed to handle images with
drastic scale and rotation changes. In SRI-SCK, the scale invariance is
implemented with an image pyramid technique while the rotation invariance is
realized by combining multiple rotated versions of the dictionary used in the
sparse coding step of SCK. Techniques for calculation of key-points'
characteristic scales and their sub-pixel accuracy positions are also proposed.
Experimental results on three public datasets demonstrate that significantly
high repeatability and matching score are achieved.
- Abstract(参考訳): ハリスコーナー、SIFT、SURFなどの手作りキーポイント検出器は、画像中のコーナー、ブロブ、ジャンクション、その他の人間の定義された構造を検出することを目的としている。
幾何変換は堅牢であるが、意図しないシナリオや不均一な照明のバリエーションは性能を著しく低下させる可能性がある。
したがって、文脈変化に柔軟で、幾何学的および非一様照明のバリエーションと同時に堅牢な新しい検出器は非常に望ましい。
本稿では,SRI-SCK(Scale and Rotation Invariant Design)をSparse Codingベースのキーポイント検出器(Key-point Detector, SCK)に組み込むことにより,この問題の解決法を提案する。
sck検出器は様々なシナリオで柔軟であり、アフィン強度の変化に完全に不変であるが、劇的なスケールと回転変化を持つ画像を扱うように設計されていない。
SRI-SCKでは、SCKのスパース符号化ステップで使用される辞書の複数の回転バージョンを組み合わせて回転不変性を実現するとともに、画像ピラミッド技術を用いてスケール不変性を実現する。
また,キーポイントの特性尺度とサブピクセル精度位置の計算手法も提案した。
3つの公開データセットにおける実験結果は、再現性とマッチングスコアが有意に高いことを示している。
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