[컴퓨터비전] Local Feature Detection and Mathcing

Three steps

1. Feature Detection
2. Feature Description
3. Feature Matching

ORB

• Oriented FAST and Rotated BRIEF

FAST keypoint detector

• Features from Accelerated Segment Test
• Center pixel p를 기준으로 n개 연속한 픽셀들이 p보다 밝으면? -> p는 key다.

BRIEF descriptor

• BRIEF provides a method to compute the binary strings.
  
• Key points를 찾으면, 수치화해야 한다. Description -> binary
• 각 pair 영역이 얼마나 차이 나는지 비교
• 오른쪽 이미지: 256개의 다른 패턴을 조사함
• 256 pixel이면, 256 bits만 있으면 된다.
• 방향이 바뀌면 성능이 떨어진다는 문제

Rotated BRIEF

• 각도를 12도로 고정한 상태로 모든 BRIEF 패턴을 계산해 속도를 향상
• 회전 전 vs 회전 후 pixel pair를 비교하여 binary string 생성

Local Feature Matching

• 여러 개의 features가 추출됨 -> 이제 매칭한다.

Nearest neighbor

NNDR - matching strategy

• Nearest Neighbor Distance Ratio
• Outlier를 무시하자