Fugu-MT 論文翻訳(概要): Performance Analysis of Keypoint Detectors and Binary Descriptors Under Varying Degrees of Photometric and Geometric Transformations

論文の概要: Performance Analysis of Keypoint Detectors and Binary Descriptors Under Varying Degrees of Photometric and Geometric Transformations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04135v1
Date: Tue, 8 Dec 2020 00:44:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-18 04:14:05.231195
Title: Performance Analysis of Keypoint Detectors and Binary Descriptors Under Varying Degrees of Photometric and Geometric Transformations
Title（参考訳）: 様々な測光・幾何変換下におけるキーポイント検出器およびバイナリディスクリプタの性能解析
Authors: Shuvo Kumar Paul, Pourya Hoseini, Mircea Nicolescu and Monica Nicolescu
Abstract要約: 8つのバイナリ記述子(AKAZE, BoostDesc, BRIEF, BRISK, FREAK, LATCH, LUCID, ORB)と8つの関心点検出器(AGAST, AKAZE, BRISK, FAST, HarrisLapalce, KAZE, ORB, StarDetector)を調査します。標準データセットの実験を行い, 画像変換における各手法の比較性能を解析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Detecting image correspondences by feature matching forms the basis of numerous computer vision applications. Several detectors and descriptors have been presented in the past, addressing the efficient generation of features from interest points (keypoints) in an image. In this paper, we investigate eight binary descriptors (AKAZE, BoostDesc, BRIEF, BRISK, FREAK, LATCH, LUCID, and ORB) and eight interest point detector (AGAST, AKAZE, BRISK, FAST, HarrisLapalce, KAZE, ORB, and StarDetector). We have decoupled the detection and description phase to analyze the interest point detectors and then evaluate the performance of the pairwise combination of different detectors and descriptors. We conducted experiments on a standard dataset and analyzed the comparative performance of each method under different image transformations. We observed that: (1) the FAST, AGAST, ORB detectors were faster and detected more keypoints, (2) the AKAZE and KAZE detectors performed better under photometric changes while ORB was more robust against geometric changes, (3) in general, descriptors performed better when paired with the KAZE and AKAZE detectors, (4) the BRIEF, LUCID, ORB descriptors were relatively faster, and (5) none of the descriptors did particularly well under geometric transformations, only BRISK, FREAK, and AKAZE showed reasonable resiliency.
Abstract（参考訳）: 特徴マッチングによる画像対応の検出は、多数のコンピュータビジョンアプリケーションの基礎となる。過去にいくつかの検出器とディスクリプタが提示され、画像中の興味点(キーポイント)からの効率的な特徴の生成に対処している。本稿では,8つのバイナリ記述子 (akaZE, BoostDesc, BRIEF, BRISK, FREAK, LATCH, LUCID, ORB) と8つの関心点検出器 (AGAST, akaZE, BRISK, FAST, HarrisLapalce, KAZE, ORB, StarDetector) について検討する。我々は,関心点検出器を解析するために検出・記述フェーズを分離し,異なる検出器と記述器のペアワイズ組み合わせの性能評価を行った。標準データセットの実験を行い、異なる画像変換の下で各手法の比較性能を解析した。 We observed that: (1) the FAST, AGAST, ORB detectors were faster and detected more keypoints, (2) the AKAZE and KAZE detectors performed better under photometric changes while ORB was more robust against geometric changes, (3) in general, descriptors performed better when paired with the KAZE and AKAZE detectors, (4) the BRIEF, LUCID, ORB descriptors were relatively faster, and (5) none of the descriptors did particularly well under geometric transformations, only BRISK, FREAK, and AKAZE showed reasonable resiliency.

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