Howtosignalprocessing
- Was ist skalierende Erkennung von Weltraum -Extremen?
- Wie funktioniert SIFT -Funktionserkennung??
- Wie kann Sift invariante skalieren??
- Wie erfüllt Sift das Rotationsinvariante -Eigentum??
Was ist skalierende Erkennung von Weltraum -Extremen?
Erkennung von Space Extrema
So erfassen Sie die lokale Maxima und Minima von D (x, y, σ). Jeder Punkt wird mit seinen 8 Nachbarn im gleichen Maßstab und seinen 9 Nachbarn in einer Skala verglichen. Wenn dieser Wert das Minimum oder Maximum dieser Punkte ist, ist dieser Punkt ein Extrema.
Wie funktioniert SIFT -Funktionserkennung??
SIFT hilft dabei. Diese Keypoints sind skaliert & Rotationsinvariante, die für verschiedene Computer -Vision -Anwendungen wie Bildanpassung, Objekterkennung, Szenenerkennung usw. verwendet werden kann, usw.
Wie kann Sift invariante skalieren??
SIFT (Scale-Invariante-Feature-Transformation) ist eine weitgehend übernommene Merkmalextraktionsmethode bei Bildklassifizierungsaufgaben. Das Merkmal ist invariant zu skalieren und zu orientieren von Bildern und robust gegen Beleuchtungsschwankungen, Rauschen, teilweise Okklusion und geringfügigen Standpunktveränderungen in den Bildern.
Wie erfüllt Sift das Rotationsinvariante -Eigentum??
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.
