是否存在用于尺度不变特征提取的SURF和SIFT的快速替代方案？

Question

SURF获得专利，SIFT也是如此。 ORB和BRIEF没有获得专利，但它们的功能不是规模不变的，严重限制了它们在复杂场景中的实用性。

是否有任何特征提取器能够像SURF一样快速地提取尺度不变的特征，并且不像SURF和SIFT那样严格获得专利？

Answer 1

虽然您已经选择了BRISK，但您可能会发现FREAK很有趣。作者声称比BRISK和ORB有更好的结果。我还应该补充一点，ORB 是规模不变的，但在该领域存在一些问题。所以我仍然建议有人试一试。

FREAK source code与OpenCV兼容（合并它们是多么容易，我不知道），作者正在努力将其提交给OpenCV项目。

修改

FREAK is now part of opencv feature detectors / descriptors.

您can read here more关于多个功能检测器/提取器之间的差异，and also a series of benchmarks包括FREAK和其他常用功能。

Answer 2

FREAK应该是最快规模和旋转不变描述符提取器，它是开源，您可以轻松地使用它，因为它在OpenCV中实现。你需要一个使用汉明距离的二进制匹配器，就像BruteForceMatcher一样。

这里有一个关于如何使用它的example，可以通过SIFT描述符轻松替换。

Answer 3

我最终使用Brisk，这是一个功能检测器，其性能可与SURF相媲美，但在BSD许可下。此外，它有一个非常好的开源C ++实现，可以轻松插入OpenCV FeatureDetector框架，因此它就像2行选择在代码中使用Brisk而不是SURF。

Answer 4

您可以尝试multi-scale histogram of oriented gradients。它不会完全按比例不变，但如果您的数据受到一组合理的比例限制（通常是实际情况）的约束，那么这可能对您有用。

另一种方法，完全取决于您的预期应用程序，将利用poselets，即使它们构建在非尺度不变的描述符之上，如定向渐变的直方图或外观模型。如果训练数据中的注释包括不同尺度的不同检测项目的示例，那么Poselets中用于训练的Procrustes式距离应该注意很多尺度不变性。如果您的主要应用程序未对部件进行本地化检测，则可能不太令人满意。

顺便说一句，我认为SIFT和SURF能够以这种方式获得专利是非常不幸的，因为它们（通过赠款）（至少部分）通过纳税人资金获得资助。

Answer 5

FREAK现已包含在OpenCV 2.4.2中，您可以轻松使用它： - ）

Answer 6

你可以尝试KAZE，它应该更快更精确（视频看起来很花哨，但我自己还没试过）。还有一个加速版本。

Pablo F. Alcantarilla，Adrien Bartoli和Andrew J. Davison，“KAZE Features”，在欧洲计算机视觉会议（ECCV）上。 Fiorenze *，意大利。 2012年10月。

Pablo F. Alcantarilla，JesúsNuevo和Adrien Bartoli，“Fast Explicit Diffusion for Accelerated Features in Nonlinear Scale Spaces”，英国机器视觉会议（BMVC）。英国布里斯托尔。 2013年9月

可以在author's website找到源代码，视频等。

*佛罗伦萨

Answer 7

通过在地标点周围形成补丁来检测地标点并找到生猪特征（它没有获得专利）。