VSLAM 특징점 기술 정리

Line detection (Pre-1980)

• Sobel operator
• Hough transform
• Canny Edge Detection
• Line-Line dot product (intersection) : Point
• Line-Line cross product (area) : Plane

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Point detection

• Taxonomy

  • Keypoint detector : point feature의 픽셀 위치
  • Descriptor extractor : point feature가 어떤 객체에서 추출된 것인지 알 수 있도록 해당 key point 주변 patch 정보를 분석한 정보
  • Correspondence matcher : 두 개의 point feature가 같은 객체를 의미하는지 확인하는 매칭 정보, 두 개의 descriptor를 비교함
  • Local feature : 이미지 속 국소적 스케일로 이미지를 표현, point feature, line feature가 있을 수 있음

• Corner detection - Moravec (1980)

• Harris Corner (Harris & Stephenson 1988)

  • Moravec's corner를 향상시킨 기법
  • Gradient를 x,y에 관해서만 진행하였고 eigen value 를 통해 feature를 추출
  • Corner-ness score를 통해 corner vs edge vs flat 을 구분함

• SIFT (Lowe 2002)

  • 굉장히 잘 동작하는 알고리즘
  • Scale-invariant
  • Rotation-invariant
  • local feature의 정확도에 대한 기준 생김

• FAST (Rosten 2006)

  • 17x speed of Harris corner
  • 42x speed of SIFT
  • 빠른 움직임과 방향 변화에도 강건함
  • FASTer (2008) 은 더 빠른 detection을 위해 머신러닝(Tree)를 사용함

• FLANN Library (Muja 2009, Lv 2007)

  • C++ library for fast multi-dimensional
  • Descriptor matching을 빠르게 수행할 수 있음

• BRIEF (Calonder 2010)

  • Binary descriptor
  • 속도와 메모리 효율성이 좋음
  • descriptor 끼리 유사한 지 매칭

• ORB (Rublee 2011)

  • Oriented FAST + Rotated BRIEF
  • Scale invariance : Image pyramid
  • Rotation invariance : key point 주변의 gradient를 추출하여 코너의 방향성을 찾아내고 그 방향에 맞춰서 BRIEF를 뽑아냄
  • SIFT in real-time 을 목표로 함

• AKAZE (Alcantarilla, 2013)

  • SIFT, ORB 보다 강건함

• Deep learning 기반 알고리즘

  • SuperPoint (DeTone, 2018) : 연구실에서만 사용 가능
  • KeyNet (Barroso-Laguna, 2019) : Keypoint extraction
  • HardNet (Mischchuk, 2017) : Descriptor extraction

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추천 영상

• CVPR2020 tutorial: Local Features: From SIFT to Differentiable Methods