怪胎

怪胎:快速视网膜关键点。大量的视觉应用依赖于图像中关键点的匹配。在过去的十年里,一场向更快、更健壮的关键点和关联算法进行军备竞赛:尺度不变特征变换(SIFT)[17],加速鲁棒特征(SURF)[4],以及最近的二进制鲁棒不变可伸缩关键点(BRISK)[I6]等等。如今,在内存和计算复杂度较低的智能手机和嵌入式设备上部署视觉算法甚至提高了赌注:目标是使描述符计算速度更快、更紧凑,同时对缩放、旋转和噪声保持鲁棒。为了更好地满足当前的需求,我们提出了一种新的关键点描述符,它是受人类视觉系统和更精确的视网膜启发的,创造了快速视网膜关键点(FREAK)。通过有效比较视网膜采样模式上的图像强度来计算二进制串的级联。我们的实验表明,一般情况下,怪物计算速度更快,内存负载更低,而且比SIFT、SURF或BRISK更健壮。因此,它们是现有关键点的有竞争力的替代品,特别是对于嵌入式应用程序。


zbMATH中的参考文献(参考文献12条)

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按年份排序(引用)

  1. 库马尔、莫希特;查特吉,斯罗蒙纳;张卫平;杨景志;Kolbe,Lutz M.:基于模糊理论模型的图像特征分析(2019)
  2. Desolneux,A。;Leclaire,A.:来自类SIFT描述符的随机图像模型(2018)
  3. 乐、安、伍;Won,Chee Sun:基于关键点的立体匹配及其在插值中的应用(2017)
  4. 阿历山德罗,Foi;Boracchi,Giacomo:中心凹非局部自相似性(2016)
  5. 威尔科夫斯基,阿图尔;科努塔,托马斯;斯泰芬奇克,麦基;Kasprzak,Włodzimierz:使用RGB-D传感器高效生成3D surfel地图(2016)
  6. 法尔汉,埃雷斯;Hagege,Rami:用于局部特征分析和匹配的几何展开(2015)
  7. 卡佩拉,拉法;古加拉,卡罗尔;斯尼亚塔拉,帕维尔;斯威特利卡,亚历山德拉;Kolanowski,Krzysztof:基于局部图像描述符的目标检测嵌入式平台(2015)
  8. 蒙德加·格拉,副总统。;穆尼奥斯·萨利纳斯。;马林-吉姆内斯,医学博士。;卡莫娜·波耶托,A。;Medina Carnicer,R.:关键点描述符与Dempster-Shafer理论的融合(2015)
  9. 杨莲莲;卢章平:一种新的关键点检测与描述方案(2015)
  10. 瞿秀杰;赵飞;周、孟哲;霍海丽:一种新的快速鲁棒的图像匹配二值仿射不变描述子(2014)
  11. 张云;田,田;田金文;龚俊斌;明,德利:一个新的生物启发的局部特征描述(2014)ioport公司
  12. 梅纳利,普拉迪普;拉弗瑞特,高希耶;杨琼;盖伦,伯特;范古尔,卢克;Lauwereins,Rudy:SIFER:具有容错能力的尺度不变特征检测器(2013)