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이미지 등록 기술은 어떻게 이미지 특징 일치를 실현합니까?
SIFT 이미지 처리 코드는 SIFT 기능 기반 이미지 등록 (Matlab 소스 코드) 및 SIFT 기능 기반 이미지 등록 (아날로그 그림) 의 세 가지 파일과 함께 다운로드하여 사용해야 합니다.

SIFT 는 1999 년 David Lowe 에 의해 제안되었고 2004 년에 완벽했습니까? 。 SIFT 는 디지털 이미지의 특징 설명에서 가장 핫한 것이라고 할 수 있습니다. 많은 사람들이 SIFT 를 개선하여 SIFT 의 일련의 변종을 탄생시켰다. SIFT 는 이미 특허를 출원했다.

SIFT 기능은 이미지의 크기 및 회전과 관계없이 오브젝트의 일부 로컬 모양 관심 지점을 기반으로 합니다. 빛, 노이즈, 미세한 각도 변화에 대한 관용도 상당히 높다. 이러한 기능을 기반으로 매우 중요하며 비교적 쉽게 검색할 수 있습니다. 모호의 방대한 특징 라이브러리에서는 대상을 쉽게 식별할 수 있어 오해가 거의 없다.

SIFT 피쳐 설명이 적용되는 일부 객체 탐지율도 상당히 높으며, 심지어 세 개 이상의 SIFT 객체 특성도 위치와 방향을 계산하기에 충분합니다. 현재 컴퓨터 하드웨어 속도와 기능 라이브러리가 작은 경우 인식 속도가 실시간 연산에 근접할 수 있습니다. SIFT 기능은 정보의 양이 많아 대규모 데이터베이스에서 빠르고 정확하게 일치시킬 수 있습니다.