Surf(加速版具有魯棒性特徵)

Surf（Speeded Up Robust Features）改進了特徵的提取和描述方式，用一種更為高效的方式完成特徵的提取和描述。

基本介紹

• 中文名： 加速穩健特徵
• 外文名：Speeded Up Robust Features
• 定義：是一個穩健的圖像識別和描述算法
• 所屬學科：計算機視覺

定義

SURF (Speeded Up Robust Features, 加速穩健特徵) 是一個穩健的圖像識別和描述算法，首先於2006年發表在ECCV大會上。這個算法可被用於計算機視覺任務，如物件識別和3D重構。他部分的靈感來自於 SIFT 算法。SURF標準的版本比SIFT要快數倍，並且其作者聲稱在不同圖像變換方面比SIFT更加穩健。

SURF使用海森矩陣的行列式值作特徵點偵測並用積分圖加速運算；SURF 的描述子基於 2D 離散小波變換 回響並且有效地利用了積分圖。

原理

SURF使用海森矩陣的行列式值作特徵點偵測並用積分圖加速運算；SURF 的描述子基於 2D 離散小波變換 回響並且有效地利用了積分圖。

特點介紹

特徵提速高效穩健

套用

目標檢測、目標跟蹤