Image Features & Matching

Minhyeok의 Notion - 노션에서 옮기는 중

ORB

• oFast detector + r-BRIEF descriptor
• fast and illumination/rotation-invariant (빠르고, 조명/회전에 관계 없음)

1. FAST(Feature from Accelerated Segment Test)

   1. N개의 연속적인 픽셀이 중심 픽셀보다 밝거나, 어두운 경우(intensity), 이를 코너로 판단

   2. ex) 반지름이 3인 경우 9개의 연속 픽셀이 해당 조건 만족하면, 코너로 간주

      

2. BRIEF

   1. FAST 알고리즘을 통해 추출한 이미지의 특정 패치를 intensity test 를 통해 set of binary 로 변환

      

Image Matching

1. 특징 추출 (feature extractor)
2. 각 특징 기술 (feature descriptor)
3. input image들의 각 특징의 유사도 비교
4. 매칭 추출

   1. NNDR (Nearest Neighbor Distance Ratio)

      

      • NNDR 이 특정값(thres) 보다 작으면, good match | 1 일때 Worst

CNN (Convolutional Neural Network)

1. Convolution

   1. 필터를 통해 이미지의 지역적 특징 학습

      

2. Relu

   1. Activation function in neural network (활성함수)
   2. image 의 non-linearity (비선형성) 증가

3. Pooling

   1. 중요한 정보만 남김 (최대값 저장)
   2. 크기 줄임