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DARTs: Efficient scale-space extraction of
DAISY keypoints
縣 禎輝
著者紹介
David Marimon
Tomasz Adamek
Arturo Bonnin
Roger Gimeno
• 所属
– Telefonica (Spain)
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DARTの位置付け
• SIFT
– リアルタイム処理が困難
高速化
• SURF
– SIFTに比べると精度低下
SIFTの精度を保持しつつ，高速化
• DART
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SURFの処理の流れ
１．検出
– キーポイント（特徴点）の検出
– スケール探索
２．記述
– オリエンテーション
– 特徴量の記述
１．検出
処理の流れ
• Integral Imageの利用
• Hessian行列算出にbox filtersの利用
特徴点とは
• 輝度差が大きい(エッジ）
– テスクチャが多い
– その場所の固有の情報が多い
特徴点に向いている
エッジの種類
•
•
•
xy方向の両方の輝度差が大きい
xy方向の両方の輝度差が大きいが極性が違う
xy方向の片方が輝度差が大きい
Hessian行列
• Hessian-based
Lｙｙはｙ軸の2次微分
判別式：
Lｙｙ
Hessian行列による特徴点検出
•
判別式
正の場合のみの極大値
box filtersによる近似
• Hessian-based
Lｙｙはｙ軸の2次微分
判別式：
Lｙｙ
Dｙｙ
0.9倍：近似誤差修正
スケールスペース
フィルタサイズを拡大：9 x 9, 15 x 15, 21 x 21, 27 x 27
それぞれスケール1.2, 2.0, 2.8, 3.6に対応
極値探索
•
26近傍で極値ならキーポイント
キーポイント検出例
２．記述子
オリエンテーション
•
オリエンテーションの向きに正規化を行う
ことで回転に不変な特徴量を算出
–
–
–
–
範囲は6sの大きさ
Haar-Wavelet(4sの大きさ)を利用
SIFTと同様に勾配強度算出
分解能は60度
ｘ
– 勾配強度の和が最も大きい角度
オリエンテーション
ｙ
特徴量記述
16分割×4次元＝64次元
速度とマッチングの比較
DARTの位置付け
• SIFT
– リアルタイム処理が困難
高速化
• SURF
– SIFTに比べると精度低下
SIFTの精度を保持しつつ，高速化
• DART
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DARTの特徴
• ガウス微分をtriangle filterにより近似
• keypointのオリエンテーション算出がSURFより高速
• DAISY記述子による高速な特徴量記述
• SIFT，SURFと検出精度が同程度
• SIFTの6倍，SURFの3倍の処理速度
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DARTの処理手順
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Hessiain 行列
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triangle filter による近似
近似式：
triangle filter :9アクセス
box filter :32アクセス
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triangle filter による近似
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スケールスペース
• 画像をダウンサンプリングせず，フィルタサイズを
変化させる
– ダウンサンプリングによる精度低下を抑制
• 極値探索はSURF同様26近傍
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オリエンテーション
• オリエンテーションに向きに正規化
向きに不変な特徴量を算出
– 範囲は2s(s:スケール)の大きさ
• SURFでは6s
– Haar-Wavelet(4s)を利用
– SIFTと同様に勾配強度算出
– 分解能：10度
ｘ
ｙ
• SIFT：10度，SURF：60度
– 勾配強度の和が最も大きい角度
オリエンテーションとする
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DAISY記述子による特徴量記述
• 4次元ベクトルの特徴
 x   x ; x  x ;  y   y ; y  y
• 2つの円，8分割
• 算出される特徴量
（1中心点 + 2円 × 8分割）× 4ベクトル= 68次元
– SURF
• 16分割 × 4ベクトル = 64次元
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標本点の最適化
• DAISY記述子が持つパラメータ
– 各領域内の標本点間の距離
– 各領域の中心と標本点の距離
• 標本点の座標を見ることで
近くにある類似した標本点を
見つけることが可能
複数の標本点を1つの標本点とする
内側の円：
4σ
外側の円：
8σ
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精度比較
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精度比較
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速度比較
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Demo
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まとめ
• SIFT，SURFと同程度の精度
• SIFTより6倍，SURFより3倍の処理速度
– triangle filter によるガウス2次微分の近似
– DAISY記述子による高速な特徴記述
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