Comment Orb combine-t-il de brefs descripteurs sur les niveaux de pyramide?

1. Comment fonctionne l'algorithme ORB?
2. Quel est l'avantage de l'orbe orienté rapide et tourné par un bref sur le surf a accéléré des fonctionnalités robustes?
3. Est-ce que l'orbe est meilleur que tamiser?
4. Les caractéristiques de l'orbe sont-elles invariantes?

Comment fonctionne l'algorithme ORB?

Orb utilise de brefs descripteurs mais comme le mémoire fonctionne mal avec la rotation. Alors ce que fait l'orbe, c'est faire pivoter le mémoire en fonction de l'orientation des points clés. En utilisant l'orientation du patch, sa matrice de rotation est trouvée et fait pivoter le mémoire pour obtenir la version tournée.

Quel est l'avantage de l'orbe orienté rapide et tourné par un bref sur le surf a accéléré des fonctionnalités robustes?

L'ORB fonctionne aussi bien que sur la tâche de détection des fonctionnalités (et est meilleur que surf) tout en étant presque deux ordres de grandeur. ORB s'appuie sur le détecteur de point de clé rapide bien connu et le bref descripteur. Ces deux techniques sont attrayantes en raison de leurs bonnes performances et de leur faible coût.

Est-ce que l'orbe est meilleur que tamiser?

Nous avons montré qu'Orb est l'algorithme le plus rapide tandis que Sift exécute le meilleur dans le plus de scénarios. Pour un cas spécial lorsque l'angle de rotation est proportionnel à 90 degrés, l'orbe et le surf surperforment tamisent et dans les images bruyantes, l'orbe et le tamisage montrent des performances presque similaires.

Les caractéristiques de l'orbe sont-elles invariantes?

Les caractéristiques de l'ORB sont invariantes à l'échelle, à la rotation et aux changements affines limités. S. Leutenegger et al. Mettez des points clés évolutifs invariants robustes binaires (vif) en 2011 [18], qui détecte les coins en utilisant l'algorithme Agast et les filtre avec un score d'angle rapide tout en recherchant des maxima dans la pyramide d'espace d'échelle.