局所特徴抽出

◎ 局所特徴抽出とは

画像認識の初めの処理は、画像の局所領域に着目して、その内容を記述する局所特徴の抽出です。局所特徴の抽出過程は
・前半の「検出」
・後半の「記述」
に分けられます。
検出は画像の中の角や縁のような点を捉える過程で、記述は検出の過程で得た点のまわりの局所領域を表現する処理です。
・前者の点を捉えるアルゴリズムを「検出器」
・後者の記述されたベクトルを「記述子」
と呼びます。

◎ 局所特徴が満たすべき性質

○ 再現性

同じ物体が映る2枚の画像が与えられた時に、各物体の同じ部分に同一の局所特徴が検出される性質。

○ 頑健性

ノイズやブレなどに対して検出結果や記述内容が変化しない性質。

○ 不変性

幾何学変化などに影響を受けない性質。物体の変形や視点の変化によって生じる、平行移動、回転、スケール、アフィン変換、などの影響を受けにくい性質。

○ 弁別性

取得された局所特徴が他の物体や背景と区別できる性質。

◎ 局所特徴抽出手法

○ 局所輝度勾配

1.SIFT特徴量

2.HoG記述子

○ PCA-SIFT特徴量

○ SURF特徴量

○ BRIEF特徴量

○ BRISK特徴量

○ CHoG特徴量

○ ORB特徴量