1. Intro
什么是SIFT？Scale Invariant Feature Transform
对下列变化不敏感
- 尺度变换
- 旋转
- 光照
- 视角
SIFT算法较为复杂，主要分为两个大的部分
- 找出特征点
- 目的是去掉一些不重要的细节。方法：高斯模糊
- 变化大的区域就是边缘、点、角
- 描述特征点
- HoG，在1.2中找出的特征点为中心选16x16的区域
- 又可以分为4x4个子区域，每个子区域都可以积算一个梯度，8个bin里
- 一共是4x4x8=128维的特征向量
2. Details
找出特征点
目的是去掉一些不重要的细节。方法：高斯模糊，不同的level
不断resize，变成金字塔形状，不同的octaves。每次resize之后都高斯模糊。
建议的值octave=4，level=5
- 生成Difference of Gaussians (DoG)，变化大的区域就是边缘、点、角
这是对Laplacian of Gaussian (LoG) 的一个近似
- 好处：LoG不具有尺度不变性，而DoG有
- 坏处：引入了其他的常量k，但不影响特征点位置，所以无所谓
确定极大点、极小点
粗略估计，如果在3层，27个点中是最大或最小的，就作为极值点。注意：最低或者最高层不做，因为没有相邻的三层。得到的点就是关键点
利用差分图计算亚像素，可以更精确
$$
D(\mathbf{x})=D+\frac{\partial D^{T}}{\partial \mathbf{x}} \mathbf{x}+\frac{1}{2} \mathbf{x}^{\mathrm{T}} \frac{\partial^{2} D}{\partial \mathbf{x}^{2}} \mathbf{x}
$$描述特征点
HoG，在1.2中找出的特征点为中心选16x16的区域
又可以分为4x4个子区域，每个子区域都可以积算一个梯度，8个bin里
一共是4x4x8=128维的特征向量