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Scale-invariante Feature Transform (SIFT)-Sift ist ein Algorithmus in Computer Vision zum Erkennen und Beschreiben lokaler Merkmale in Bildern. Es ist eine Funktion, die in der Bildverarbeitung häufig verwendet wird. Zu den Prozessen des SIFT gehören die Differenz von Gaußschen (Hunde) Raumerzeugung, Erkennung von Keypoint und Funktionsbeschreibung.
- Wie verbessern Sie die Skala -Invariante -Feature -Transformation SIFT?
- Ist sieben Rotationsinvariante?
- Wie funktioniert der SIFT -Algorithmus??
- Wie macht man einen sieben Kontrastinvarianten??
Wie verbessern Sie die Skala -Invariante -Feature -Transformation SIFT?
Die Leistung der Bildanpassung durch SIFT-Deskriptoren kann im Sinne einer höheren Effizienzwerte und niedrigeren 1-Präzisions-Scores verbessert werden, indem der Skala-Raum-Extrem des Unterschieds des Gausans-Operators im Original sieben durch Skala-Space-Extrema der ersetzt wird Determinante des Hessischen oder allgemeiner ...
Ist sieben Rotationsinvariante?
SIFT -Merkmale sind skalierende und rotationsinvariante und somit robust an einen erheblichen Bereich der affine Verzerrung, Änderung der Sichtweise, Beleuchtung und Rauschen. Sowohl die räumliche als auch die Frequenzlokalisierung der Merkmale verringern die Wirkung von Okklusion, Unordnung oder Rauschen.
Wie funktioniert der SIFT -Algorithmus??
SIFT hilft dabei. Diese Keypoints sind skaliert & Rotationsinvariante, die für verschiedene Computer -Vision -Anwendungen wie Bildanpassung, Objekterkennung, Szenenerkennung usw. verwendet werden kann, usw.
Wie macht man einen sieben Kontrastinvarianten??
Um eine Kontrastinvarianz zu erhalten, wird der SIFT -Deskriptor auf die Einheitssumme normalisiert. Auf diese Weise werden die gewichteten Einträge im Histogramm unter lokalen Affine -Transformationen der Bildintensitäten um den Interessespunkt invariant sein, was die Robustheit des Bilddeskriptors unter Beleuchtungsschwankungen verbessert.
