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- ¿Qué es la detección de escala espacial extrema??
- ¿Cómo funciona la detección de características de SIFT??
- ¿Cómo es invariante a Sift a escala??
- ¿Cómo sift satisface la propiedad invariante de rotación??
¿Qué es la detección de escala espacial extrema??
Detección de extremos de espacio de escala
Para detectar los máximos y mínimos locales de D (x, y, σ) cada punto se compara con sus 8 vecinos a la misma escala, y sus 9 vecinos arriba y abajo de una escala. Si este valor es el mínimo o máximo de todos estos puntos, entonces este punto es un extremo.
¿Cómo funciona la detección de características de SIFT??
SIFT ayuda a localizar las características locales en una imagen, comúnmente conocida como los 'puntos clave' de la imagen. Estos puntos de clavo son escala & Invariante de rotación que se puede utilizar para varias aplicaciones de visión por computadora, como coincidencia de imágenes, detección de objetos, detección de escenas, etc.
¿Cómo es invariante a Sift a escala??
La transformación de características invariantes de escala (SIFT) es un método de extracción de características ampliamente adoptada en las tareas de clasificación de imágenes. La característica es invariante a la escala y la orientación de las imágenes y las fluctuaciones de iluminación, el ruido, la oclusión parcial y los cambios de punto de vista menores en las imágenes.
¿Cómo sift satisface la propiedad invariante de rotación??
Las características de SIFT son la escala y la rotación invariantes, y por lo tanto robustas a un rango sustancial de distorsión afina, cambio en el punto de vista, iluminación y ruido. La localización espacial y de frecuencia de las características reduce el efecto de la oclusión, el desorden o el ruido.
