基于SIFT的方法在2012年之前一直是研究的重点(当然近年来也有不少相关的杰出工作)。这一类方法通常使用如Hessian-Affine这种探测器,同时也使用SIFT这种描述符。编码本将局部特征映射到一组向量中。基于编码本大小,我们将基于SIFT的方法分为如下三类。 使用小型编码本。视觉词汇少于几千个,紧凑向量在降维和编码之前生成。
第一,混合方法可被视为从SIFT-到基于CNN的方法的过渡方法,除了将CNN特征提取为局部描述符之外,它在所有方面都类似于基于SIFT的方法。由于在图像块特征提取期间需要多次访问网络,因此特征提取步骤的效率可能会受到影响。 第二,单向CNN方法倾向于将SIFT和混合方法中的各个步骤结合起来。在表5中,“预训练单向网络”一类...
第一,混合方法可被视为从SIFT-到基于CNN的方法的过渡方法,除了将CNN特征提取为局部描述符之外,它在所有方面都类似于基于SIFT的方法。由于在图像块特征提取期间需要多次访问网络,因此特征提取步骤的效率可能会受到影响。 第二,单向CNN方法倾向于将SIFT和混合方法中的各个步骤结合起来。在表5中,“预训练单向网络”一类...
SIFT算子(Scale Invariant Feature Transform)是David Lowe提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子。SIFT特征提取的是极其细微、大量的特征点,即时少数物体、物体的一小部分也可以产生大量特征向量。 SIFT算法如果不考虑实时要求,是一个比较好的用于图像配准的算法,而且仅...
SIFT特征变化检测鲁棒性提出了一种基于卷积神经网络和SIFT特征的遥感图像变化检测方法.起先用该方法将用SIFT把特征从原始图像中提取,接着将提取的SIFT特征组合在一起训练卷积神经网络,用训练后的神经网络来完成遥感图像的变化检测.SIFT具有旋转,尺度缩放,亮度变化和平移不变性的特性,这些优点能使卷积神经网络可以在训练...
本文是《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》的下篇。在上 篇中概述了图像检索任务极其发展历程,介绍了图像检索系统的基本架构和设计难点,详细展示了基于图像局部特征(以SIFT为代表)的检索流程以及关键环节的核心算法。 在下篇中将介绍基于CNN特征的图像检索系统的流程及关键问题,并在几个常见数据...
又比如说SIFT特征提取,其对于以上四点都有着不变性,其中由于尺度金字塔,使得对尺度也有不变性。这里我们对于不变性的理解就是,同一对象发生平移、旋转、光照变化、尺度变换甚至形变等,其属性应该一致。下面我们给出具体的不变性和相等性的定义。 其中不变性(invariance)的定义正如上文所说,因此其形式为:...
本发明属于遥感影像处理技术领域,涉及一种融合sift特征和cnn特征的遥感图像配准方法及系统。 背景技术 影像配准是指根据带有地理参考的影像将未配准的影像进行几何纠正的过程,这些影像内容包含相同的区域,可能来源于不同的拍摄时间、不同的传感器或者不同的拍摄视角。影像配准是遥感图像处理领域的基本问题,对后续应用具有重...
而图像检索的发展目标是希望模型又快又准,因此兴起了基于CNN的方法,从原来AlexNet、VGGnet,到体积小一点的Inception、Resnet系列,再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。和传统方法一样,CNN方法也是对图片提取特征,比如CNN网络中的一个feature map就可以看做是一个类似SIFT的向量。
这篇刊登在 TPAMI 2018年5月刊上的综述《SIFT Meets CNN: A Decade Survey of Instance Retrieval》全面调研了十多年来图像检索任务中所使用的图像编码、检索算法,并对比了各种方法在各大数据集上的实验结果,旁征博引,内容详实。如果您刚接触图像检索领域,可以通过本篇文章摸清其概貌;如果您在领域内深耕多年,也可...