SIFT优于HOG的优势

时间:2014-12-16 08:41:00

标签: computer-vision sift feature-extraction

我正在研究SIFT(尺度不变特征变换)  和HOG(定向梯度直方图)。所以我想知道SIFT优于HOG的优势,以防我们必须从一系列活动帧(即站立)中提取特征。 到目前为止我所理解的是:
1)在SIFT中应用高斯平滑以计算DOG(高斯差)。然后执行“缩放极值检测”,您将检测到要素点。获得此功能点后,您需要计算每个功能的HOG。由于它需要16x16邻域,因此结果将是128长度描述符。而HOG计算整个图像的边缘梯度并找到每个像素的方向,以便它可以生成直方图 2)HOG用于提取全局特征,而SIFT用于提取局部特征 3)SIFT也是比例和旋转不变的,而HOG不是比例和旋转不变的。

如果SIFT还有其他任何优点,请告知我们。如果我理解错误,也要纠正我。 谢谢

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