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[转]三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析


识别算法概述:

 SIFT/SURF基于灰度图,

一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到 粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。

二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方 向;而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变。

三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标,SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域,分成16块,统计每一块沿着八个方向占的比例,于 是特征点形成了128维特征向量,对图像进行归一化则完成强度不变;而SURF分成64块,统计每一块的dx,dy,|dx|,|dy|的累积和,同样形 成128维向量,再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

 

haar特征也是基于灰度图,

首先通过大量的具有比较明显的haar特征(矩形)的物体图像用模式识别的方法训练出分类器,分类器是个级联的,每级都以大概相同的识别率保留进入 下一级的具有物体特征的候选物体,而每一级的子分类器则由许多haar特征构成(由积分图像计算得到,并保存下位置),有水平的、竖直的、倾斜的,并且每 个特征带一个阈值和两个分支值,每级子分类器带一个总的阈值。识别物体的时候,同样计算积分图像为后面计算haar特征做准备,然后采用与训练的时候有物 体的窗口同样大小的窗口遍历整幅图像,以后逐渐放大窗口,同样做遍历搜索物体;每当窗口移动到一个位置,即计算该窗口内的haar特征,加权后与分类器中 haar特征的阈值比较从而选择左或者右分支值,累加一个级的分支值与相应级的阈值比较,大于该阈值才可以通过进入下一轮筛选。当通过分类器所以级的时候 说明这个物体以大概率被识别。

 

广义hough变换同样基于灰度图,

使用轮廓作为特征,融合了梯度信息,以投票的方式识别物体,在本blog的另一篇文章中有详细讨论,这里不再赘述。

 

 

特点异同对比及其适用场合:

 

三种算法都只是基于强度(灰度)信息,都是特征方法,但SIFT/SURF的特征是一种具有强烈方向性及亮度性的特征,这使得它适用于刚性形变,稍 有透视形变的场合;haar特征识别方法带有一点人工智能的意味,对于像人脸这种有明显的、稳定结构的haar特征的物体最适用,只要结构相对固定即使发 生扭曲等非线性形变依然可识别;广义hough变换完全是精确的匹配,可得到物体的位置方向等参数信息。前两种方法基本都是通过先获取局部特征然后再逐个 匹配,只是局部特征的计算方法不同,SIFT/SURF比较复杂也相对稳定,haar方法比较简单,偏向一种统计的方法形成特征,这也使其具有一定的模糊 弹性;广义hough变换则是一种全局的特征——轮廓梯度,但也可以看做整个轮廓的每一个点的位置和梯度都是特征,每个点都对识别有贡献,用直观的投票, 看票数多少去确定是否识别出物体。

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