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Fast and compact Binary descriptors. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features. 使用方差为 2, 在 9×9 区域内用高斯平滑. 在 S × S 大小的图像块上定义二元测试:. p(x) 为像素灰度,一组二元测试组成一个特征:. 为特征维度,论文中取 = 128, 256, 512. BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features. 关于二元测试中 x 、 y 的选择. 在图像块平均采样
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BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features 使用方差为2,在 9×9区域内用高斯平滑 在 S × S 大小的图像块上定义二元测试: p(x) 为像素灰度,一组二元测试组成一个特征: 为特征维度,论文中取 = 128, 256, 512
BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features 关于二元测试中x、y的选择 在图像块平均采样 x、y都符合(0,)的高斯分布 X符合(0,)高斯,y符合(0,)高斯 随机采样 X固定为(0,0),y在周围平均采样
BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features 使用Hamming distance判别描述子之间的相关度(XOR运算). 特征点的匹配转为上图的二值分类问题。
BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features • 部分结果: • 对大多数变化都比较敏感。
ORB:Oriented FAST and Rotated BRIEF • 在BRIEF上加上旋转不变性 • 使用FAST-9作为detector • Image Moment(图像矩): • intensity centroid(图像矩心) • 在旋转不变形上使用向量角度作为图像块的角度
ORB:Oriented FAST and Rotated BRIEF • Steered BRIEF • 假设原始的BRIEF选取的点集为 • Steered BRIEF则使用图像块的角度,将这些点旋转,得到新的点 • 在新的点集中做二元测试,实现旋转不变
ORB:Oriented FAST and Rotated BRIEF • rBRIEF • 原文提到原始的BRIEF有很好的性质:每个bit上的特征方差大、均值在0.5左右。 • 而Steered BRIEF失去了这个特性
ORB:Oriented FAST and Rotated BRIEF • rBRIEF • 通过训练集,找出一组二元点集,使得相关性最小 • 在 31×31 的图像块中找出所有可能的二元测试. 每个二元测试是一对 5×5的窗口,则共有个测试 在所有训练集(图像块)上运行所有测试 将测试按均值与0.5的距离由小到大排序 将第一个测试加入结果集 如果当前测试与结果集中的相关性大于某个阈值,则丢弃,否则加入结果集。
D—BRIEF: Discriminative BRIEF • 通过训练得出线性投影,将图像块投影到更具判别性的子空间。 • 定义二元描述子的某一维: • 设D为字典,可令 ,s为{0,1}向量
D—BRIEF: Discriminative BRIEF • 为了计算损失函数,去除sign函数和阈值,可用随机梯度下降解。 • 使用Linear Discriminant Embedding (LDE)初始化w,再使用w初始化s
D—BRIEF: Discriminative BRIEF • 原损失函数可化为右边的形式。 • 其中 • 损失函数极值为0时 • 有 • 可用LDE求解,解中向量满足正交约束
D—BRIEF: Discriminative BRIEF • 因计算速度快选择了3类字典 • Box filters (BOX): 在的图像块的每一个像素的窗口滤波,共1024个元素 • Gaussian filters (GAUSS): 同上,使用的高斯滤波,共1024个元素 • Rectangular filters (RECT):在每个像素点使用长宽为1,4,7,10,...的矩形滤波器字典元素有34,596个 • 前两个可用先滤波得到结果,第三个可用使用积分图像,在训练时都可快速得到结果