text: 縮放不變特徵轉換(SIFT)是計算機視覺中的一種用來檢測和描述圖片區域性特徵的演算法。該演算法是David Lowe在1999年提出的。應用領域包括目標識別，機器人位置自建以及導航，影象開關，三維建模，手勢識別，影片跟蹤，野生動物個體識別以及動作匹配。該演算法受美國專利保護；專利所有人為不列顛哥倫比亞大學。概述.對於圖片中的任意物體，可以透過提取出其上的興趣點來提供一個對該物體的“特徵描述”。當需要在一個有很多其他物體的測試圖片中定位此物體時，這一從某個訓練影象中提取出來的描述就可以用來識別這個物體。為了保證識別的可靠性，必須保證從訓練影象中提取出來的特徵即使在影象大小，噪聲和光照發生變化時依然能被檢測到。這樣的點通常在影象的高對比度區域，如物體邊緣。該特徵另一個重要的特性是它們在原始場景中的相對位置不應該隨影象的變化而變化。例如，如果一個門的四個角被用來作為特徵，那麼不管門的方向發生怎樣的變化，它們依然有效；但是如果影象幀中的點也被作為特徵，那麼當門開啟或者關閉時識別就會失敗。類似地，鉸接的或者柔軟的物體的特徵也會失效，如果它們的內部位置在待處理的影象集中兩張影象中發生了變化。但是，在實際使用中SIFT檢測並使用了影象的大量特徵，這就減少了由區域性變化帶來的全部特徵匹配的總體誤差。即使在重合或者部分遮蓋的情形下，Lowe的專利方法也能魯棒地識別物體， 因為他的SITF描述運算元是對全域性縮放、方向不變的，而且對仿射變換和光照變化保持部分不變。這一節總結了Lowe的物體識別方法並給出了目前可用的幾種在重合和部分遮蓋條件下可與之匹敵的物體識別技術。
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metadata: 縮放不變特徵轉換
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