SIFT Por qué es invariante para la transmisión afina?

1. ¿Es el invariante afín tamizado??
2. ¿Por qué es invariante de la escala Sift??
3. ¿Cómo las características invariantes de Sift Extract Scale?
4. ¿Cuál de la siguiente curva es invariante bajo una transformación afina??

¿Es el invariante afín tamizado??

Estas deformaciones están localmente bien aproximadas por transformaciones afines del plano de imagen. Rotación, el método SIFT logra ser completamente invariante a cuatro de los seis parámetros de una transformación afina.

¿Por qué es invariante de la escala Sift??

Esto significa que encuentra la escala de la imagen que la característica producirá la respuesta más alta. Luego, el descriptor se calcula en esa escala. Entonces, cuando usa una versión más pequeña/más grande, aún debe encontrar la misma escala para la función.

¿Cómo las características invariantes de Sift Extract Scale?

Los puntos clave de los objetos de SIFT se extraen primero de un conjunto de imágenes de referencia y se almacenan en una base de datos. Se reconoce un objeto en una nueva imagen al comparar individualmente cada característica de la nueva imagen con esta base de datos y encontrar características de coincidencia candidata basadas en la distancia euclidiana de sus vectores de características.

¿Cuál de la siguiente curva es invariante bajo una transformación afina??

Una propiedad importante de las curvas de Bézier es que son invariantes bajo mapas afines, lo que significa que los siguientes dos procedimientos producen el mismo resultado: (1) Primero, calcule el punto B^norte(t) y luego aplique un mapa afín a él; (2) Primero, aplique un mapa afín al polígono de control y luego evalúe el polígono mapeado en ...