Actualmente estoy trabajando en SIFT, he generado la diferencia de gaussianas y las capas de imágenes extremas. ¿Alguien puede explicarme cómo usar la matriz de Hesse para eliminar el punto clave de bajo contraste?SIFT Keypoint Ubicación
A buena punto clave es una esquina. Esto proviene del trabajo de la esquina de Harris y de las Buenas funciones para rastrear primero los papeles (KLT), luego enfatizados por el Mikolajczyk and Schmid paper.
Intuitivamente, una esquina es una buena característica porque es una intersección de dos líneas, mientras que un solo segmento de línea se puede mover a lo largo de su dirección, lo que causa una localización menos precisa. Un segmento de línea es un borde, es decir, una derivada de primer orden (gradiente). Una esquina es un borde que cambia su dirección abruptamente. Esto se mide con una derivada de segundo orden, de ahí el uso de la matriz de Hesse que contiene los valores de las segundas derivadas direccionales.
Es posible que desee explicarse un poco mejor. No muchas personas se especializan en CV. Además, el etiquetado correcto de su pregunta ayuda a otros a encontrar mejor su pregunta. – monksy
Actualmente estoy trabajando en la extracción de características de imagen para formar el descriptor para mi coincidencia de patrones. – tsann
Encontré esta publicación muy clara en la explicación e implementación de SIFT http://www.aishack.in/2010/05/sift-scale-invariant-feature-transform/ Y tal vez ésta te ayude: http: // www .aishack.in/2010/05/sift-scale-invariant-feature-transform/5/ – vancexu