Speeded up robust features とは

コンピュータビジョンでは、高速化された堅牢な機能(SURF)は、特許取得済みのローカル特徴検出器および記述子です。オブジェクト認識、画像登録、分類、3D再構成などのタスクに使用できます。これは、部分不変特徴変換(SIFT)記述子によって部分的に触発される。 SURFの標準バージョンはSIFTよりも数倍高速であり、著者らはSIFTとは異なる画像変換に対してより頑強であると主張しています。
関心点を検出するために、SURFは、ヘッシアンブロブ検出器の行列式の整数近似を使用します。これは、事前計算された積分画像を使用して3つの整数演算で計算できます。その特徴記述子は、注目点周辺のHaarウェーブレット応答の和に基づく。これらは積分画像の助けを借りて計算することもできます。
SURF記述子は、オブジェクト、人または顔を見つけて認識し、3Dシーンを再構成し、オブジェクトを追跡し、関心のあるポイントを抽出するために使用されてきた。
SURFは、2006年のコンピュータビジョンに関する欧州会議でHerbert Bayらによって最初に発表されました。アルゴリズムのアプリケーションは米国で特許取得済みです。 SURF(U-SURFと呼ばれる)の「直立」バージョンは、イメージの回転に不変ではないため、計算が速く、カメラの水平または垂直の位置が変化しないアプリケーションに適しています。
画像は、マルチ解像度ピラ​​ミッド技術を使用して座標に変換され、ピラミッドガウス型またはラプラシアンピラミッド型の元の画像をコピーして、同じサイズであるが帯域幅が縮小された画像を得る。これにより、Scale-Spaceと呼ばれる元の画像に特殊なぼかし効果が得られ、注目点がスケール不変であることが保証されます。