3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出(2009/10/24)の続きです。あっ、3日経っちゃいました。 今回は、SIFTとは別の局所特徴量であるSURF(Speeded Up Robust Features)を抽出してみます。SURFのFはFeaturesなのでSURF特徴量とは言わないのかな?SIFTとは抽出方法は違いますが、画像からキーポイントと特徴ベクトルを抽出する点では同じです。抽出速度はSIFTより数倍高速だそうですが、精度は多少落ちるとのこと。リアルタイム処理したいときはこっちのほうがよさそうです。また、OpenCVにもすでに実装されています。SURFの詳しいアルゴリズムは後で論文を読むとしてとりあえず試してみます。 画像からSURFを抽出する 以下のプログラムは、画像からSURFを抽出して特徴点を描画し、特徴量をファイルへ格納するプログラムです。この
![3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出 - 人工知能に関する断創録](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/951c79eaf70ecc4037b43dd7d50fdc9ab6474972/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Faidiary%2F20091030%2F20091030205528.png)