"modified-local difference binary"の具体算法を見たいですけれども、
いくら検索しても、
"diffusion"や『異方拡散』という言葉をどのWEBぺーじも同じ表現していて(その概念自体新味がないにも拘らず)、
肝心の"modified-local difference binary"に対する説明がないか、
一言二語程度しか出なかったのです。(みなOpenCVまかせ状態 笑)
これはどういう事でしょうか。理解できません。
『秘密』ではないでしょう?
##"modified-local difference binary"に関する詳しい情報をご提供頂ければ幸いです。
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回答3件
0
詳しい情報ではなく、調べ方についての回答となります。
AKAZEの元論文はこちらです。
Fast Explicit Diffusion for Accelerated
Features in Nonlinear Scale Spaces
To preserve low computational demand and storage requirement, we also introduce a highly efficient Modified-Local Difference Binary (M - LDB) descriptor. While the original LDB descriptor presented in [20] is neither rotation nor scale invariant as BRIEF is, we build a robust binary descriptor that is rotation and scale invariant and exploits gradient information from the nonlinear scale space, increasing distinctiveness.
M-LDBは、LDBを回転不変およびスケール不変にしたものだそうです。
さて、元のLDBを提唱している論文はこちらです。
LDB: An Ultra-Fast Feature for
Scalable Augmented Reality on Mobile Devices
3章『LDB: LOCAL DIFFERENCE BINARY』に詳細な説明があります。
これを読んでわからないところは引用元をさらにたどるか、実装を覗くしかないように思います。
投稿2018/04/25 03:37
編集2018/04/25 03:38総合スコア35660
0
ベストアンサー
Instead of using the average of all pixels inside each subdivision of the grid, we subsample the grids in steps that are a function of the scale σ of the feature. This approximation of the average performs well in our experiments. The scale dependent sampling in turn makes the descriptor robust to changes in scale. This process is depicted in Fig. 1(b). MLDB uses the derivatives computed in the feature detection step, reducing the number of operations required to construct the descriptor.
OpenCVに実装されているのなら秘密も何も、ソースコードが全部公開されています。
別にMLDBを使わないとAKAZEとはいえないほど本質的なものではないので、あまり困ることはないようにも思いますが、特別な懸念があるのであれば質問に追記していただければと思います。
投稿2018/04/25 11:06
総合スコア8560
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2018/04/25 07:34
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