SIFT算法:DoG尺度空间生产 SIFT算法:KeyPoint找寻、定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向 SIFT算法:特征描述子 目录: 1、确定描述子采样 ...
以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征。下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点。 下面好好说说如何来描述这些特征点。许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况 而没有利用全局信息 。本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述 ...
2016-08-04 00:05 0 2469 推荐指数:
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介绍 在机器学习算法的世界里,特征工程是非常重要的。实际上,作为一名数据科学家,这是我最喜欢的方面之一!从现有特征中设计新特征并改进模型的性能,这就是我们进行最多实验的地方。 世界上一些顶级数据科学家依靠特征工程来提高他们在竞赛排行榜得分。我相信你甚至会在结构化数据上使用 ...
在3D点云目标识别中,除了传统的利用二维图像来辅助识别,然后映射到3D的方式;学术界在十几年前就开始研究3D点云的特征描述子。 本文主要详解意大利博洛尼亚大学教授提出的SHOT(Signature of Histogram of Orientation)http ...
作者:千百度 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 概要 论文: Fully Convolutional Geometric Features 标签: ICCV ...
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值,因此采用点特征表示法,其直接结果就减少了全局的特征信息。那么三维特征描述子中一位成员:点特征直方图(Po ...
快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量。对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈。此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点 ...