A Few Things One Should Know About Feature Extraction, Description and Matching

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00217905" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00217905 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Few Things One Should Know About Feature Extraction, Description and Matching

Popis výsledku v původním jazyce

We explore the computational bottlenecks of the affine feature extraction process and sho w how this process can be speeded up by 2-3 times with no or very modest loss of performance. With o ur improvements the speed of the Hessian-Affine and MSER detector is comparable with similarity-inva riant SURF and DoG-SIFT detectors. The improvements presented include a faster anisotropic patch ext raction algorithm which does not depend on the feature scale, a speed up of a feature dominant orien tation estimation and SIFT descriptor computation using a look-up table. In the second part of the paper we explore performance of the recently proposed first geometrically inconsistent nearest neighbour criterion and domination orientation generation process.

Název v anglickém jazyce

A Few Things One Should Know About Feature Extraction, Description and Matching

Popis výsledku anglicky

We explore the computational bottlenecks of the affine feature extraction process and sho w how this process can be speeded up by 2-3 times with no or very modest loss of performance. With o ur improvements the speed of the Hessian-Affine and MSER detector is comparable with similarity-inva riant SURF and DoG-SIFT detectors. The improvements presented include a faster anisotropic patch ext raction algorithm which does not depend on the feature scale, a speed up of a feature dominant orien tation estimation and SIFT descriptor computation using a look-up table. In the second part of the paper we explore performance of the recently proposed first geometrically inconsistent nearest neighbour criterion and domination orientation generation process.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

CVWW2014: Proceedings of the 19th Computer Vision Winter Workshop

ISBN

978-80-260-5641-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

67-74

Název nakladatele

Czech Society for Cybernetics and Informatics

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Krtiny

Datum konání akce

3. 2. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—