08-特征描述子

fpfh特征FPFH特征是点云配准和识别中常用的一种特征描述子。

本文将从以下几个方面详细介绍FPFH特征：FPFH的定义、计算方法、应用场景以及优缺点。

一、FPFH的定义FPFH（Fast Point Feature Histograms）是一种基于点对关系的局部特征描述子，它通过计算每个点周围邻域内其他点与该点之间的法向量差异来构建直方图，从而描述该点在局部区域内的几何形状。

二、FPFH的计算方法1. 首先，对于每个点p，需要找到其k近邻（k-Nearest Neighbors），这里可以使用kd-tree或者octree等数据结构进行快速查找。

2. 然后，对于每个邻域内的点q，需要计算其与p之间的法向量差异。

具体来说，可以使用以下公式：$$\Delta \theta = \cos^{-1}(n_p \cdot n_q)$$其中$n_p$和$n_q$分别表示p和q的法向量。

3. 接下来，将所有邻域内q与p之间法向量差异的值放入一个直方图中，并进行归一化处理。

这样就得到了该点p在其邻域内的FPFH特征。

4. 最后，可以将所有点的FPFH特征拼接起来，得到整个点云的FPFH 特征描述子。

三、FPFH的应用场景1. 点云配准：FPFH特征可以用于点云配准中的特征匹配，通过比较两个点云中每个点的FPFH特征，可以找到它们之间的相似性，并进一步进行配准操作。

2. 目标识别：FPFH特征可以用于目标识别中的特征提取，通过计算每个目标物体周围邻域内各点的FPFH特征，并将其拼接起来作为该物体的全局描述子，从而实现目标识别。

3. 特征匹配：FPFH特征可以用于三维模型匹配中的特征匹配，通过比较两个三维模型中各点的FPFH特征，可以找到它们之间相似性最高的部分，并进一步进行模型匹配操作。

四、FPFH的优缺点1. 优点：（1）计算速度快：由于FPFH是基于点对关系构建直方图，因此计算速度非常快。

（2）对噪声和采样密度变化具有鲁棒性：由于使用了法向量差异作为直方图构建依据，因此对噪声和采样密度变化具有较好的鲁棒性。

基于特征匹配的算法特征匹配是一种常用的计算机视觉算法，用于在不同图像或图像中的不同区域之间寻找共享相似或相同特征的方法。

特征匹配算法在图像处理、目标跟踪、图像识别等领域有广泛的应用。

特征匹配算法的基本原理是通过对图像中的特征进行提取和描述，然后在不同图像中或同一图像中的不同区域之间进行匹配。

具体步骤包括特征提取、特征描述和特征匹配。

特征提取是指从原始图像中找到代表图像内容的显著特征点，常用的特征点包括角点、边缘点、斑点等。

具体的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。

特征描述是将提取到的特征点转换为特征描述子，以便后续的特征匹配。

特征描述子通常是一个向量，可以通过统计特征点周围的图像局部信息得到。

常用的特征描述算法包括SIFT描述子、SURF描述子、ORB（旋转不变二值）描述子等。

特征匹配是将不同图像或同一图像中的不同区域的特征进行对应，从而实现图像匹配、目标跟踪等功能。

常用的特征匹配方法包括暴力匹配（Brute-Force）算法、最近邻匹配（Nearest Neighbor）算法、RANSAC （随机抽样一致性）算法等。

暴力匹配算法是最简单直接的匹配方法，它通过计算两个特征向量之间的距离（如欧氏距离、汉明距离等），选择距离最小的特征点作为匹配对。

此方法的缺点是计算量大，匹配效果受噪声和干扰较大。

最近邻匹配算法是常用的特征匹配方法之一，它通过计算一个特征向量与另一个特征向量集合中所有向量之间的距离，并选择距离最小的那个特征点作为匹配对。

此方法简单快速，但对于存在匹配相似特征点的情况，容易产生误匹配。

RANSAC算法是一种鲁棒的特征匹配方法，它通过随机选择最少的特征点对进行模型估计，然后根据该模型对所有特征点进行检验和评估，在一定的迭代次数内，找到最佳的模型参数和对应的特征点对。

RANSAC算法可以处理存在误匹配和噪声的情况，但计算复杂度较高。

在计算机视觉领域中，特征描述是一项非常重要的技术。

它是通过对图像或视频中的特征进行提取和描述，从而实现对物体识别、检测以及跟踪等任务的关键步骤。

特征描述方法的选择和设计直接影响着计算机视觉系统的性能和效果。

本文将从特征描述方法的基本概念、传统方法和深度学习方法两个方面进行探讨。

**特征描述方法的基本概念**特征描述是指通过对图像中的关键点进行描述，将其转换为计算机可以理解和处理的数字特征。

这些数字特征通常包括颜色、纹理、形状等信息。

在计算机视觉领域中，常用的特征描述方法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

这些方法通过对图像进行局部特征提取和描述，可以实现对物体的检测和匹配等任务。

**传统特征描述方法**SIFT是一种基于局部特征的描述方法，它具有尺度不变性和旋转不变性的特点。

SIFT算法首先通过高斯差分金字塔检测图像中的关键点，然后在关键点周围的局部区域计算特征向量。

这些特征向量可以描述关键点的尺度、方向和纹理等信息，从而实现对物体的识别和匹配。

然而，SIFT算法计算复杂度较高，不适合实时应用。

SURF算法是一种加速稳健特征描述方法，它基于积分图像和快速Hessian矩阵检测关键点，并使用Haar小波特征描述子描述关键点周围的图像信息。

相比于SIFT算法，SURF算法具有较快的计算速度和较好的旋转不变性。

因此，SURF算法在实际应用中得到了广泛的应用。

除了SIFT和SURF算法外，ORB算法也是一种常用的特征描述方法。

它结合了FAST关键点检测算法和BRIEF特征描述算法，具有较快的计算速度和较好的性能表现。

由于ORB算法的简单和高效，它在实时目标检测和跟踪等任务中得到了广泛的应用。

**深度学习特征描述方法**随着深度学习技术的发展，深度神经网络在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。

深度学习方法可以通过端到端的学习，从数据中学习到更加抽象和高级的特征表示，从而实现对物体的识别和检测等任务。

图像特征点描述子综述作者：宋俊芳闻江来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2016年第07期摘要：局部图像特征描述是计算机视觉的一个基本研究问题，在寻找图像中的对应点以及物体特征描述中有着重要的作用。

本文简要介绍在机器视觉发展过程中常用的图像特征点描述子，并展示各特征描述子在同一图片中的检测结果，分析它们的特点及优缺点。

关键词：计算机视觉；特征点描述子；检测结果中图分类号： TP391.4 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）21-158-20 引言图像特征点描述子是很多实际应用的基础，在多幅图像的配准利用多幅二维图像进行三维重建、恢复场景三维结构，这些应用在建立图像之间点与点之间的对应关系通常都依赖于一个优秀的局部图像特征点描述子。

尤其是近年来对复杂场景冲目标跟踪的应用中，基于目标图像特征点的跟踪能够有效解决目标被遮挡、形变等比较复杂的情况，受到越来越多研究者的关注。

1 第一类图像特征点描述子1.1 SIFTSIFT（尺度不变特征转换），此算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。

是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。

自它提出以来，很快在物体识别、宽基线图像匹配、三维重建、图像检索中得到了应用，局部图像特征描述子在计算机视觉领域内也得到了更加广泛的关注，涌现了一大批各具特色的局部图像特征描述子。

1.2 SURFSURF（加速稳健特征）是Hebert Bay在ECCV2006年提出的SIFT算法加速版，在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理。

它的速度是SIFT的3-7倍，大部分情况下它和SIFT的性能相当，因此它在很多应用中得到了应用，尤其是对运行时间要求高的场合。

1.3 BRISK/SBRISKBRISK（二进制鲁棒的不变尺度关键点），是ICCV2011年提出的图像特点点描述子，2014年提出加速版SBRISK。

形状描述子（Shape descriptor）是一种计算机视觉和图像处理中用来描述物体形状的方法。

形状描述子的目的是提取形状的关键特征，以便进行形状匹配、识别、分类和检索等任务。

形状描述子的种类很多，包括但不限于以下几种：
几何特征描述子：通过计算形状的质心、主轴、方向、大小等几何特征来描述形状。

傅里叶变换描述子：将形状的轮廓线展开成一系列的谐波分量，通过傅里叶变换提取频域特征，用于形状识别和分类。

小波变换描述子：利用小波变换对形状轮廓进行多尺度分析，提取局部和全局的特征，用于形状匹配和识别。

形状上下文描述子：基于形状的上下文信息，通过计算形状在图像中的相对位置、大小和方向等特征来描述形状。

方向梯度直方图描述子：通过计算形状边缘的方向梯度直方图来描述形状的特征，用于人脸识别和物体识别。

局部二值模式描述子：通过计算形状周围像素的局部二值模式来描述形状的特征，用于纹理分类和物体识别。

选择合适的形状描述子取决于具体的应用场景和任务需求。

在计算机视觉和图像处理中，形状描述子是重要的研究方向之一，有助于实现图像分析和理解中的各种任务。

人脸识别的特征提取方法简单案例人脸识别是一种基于计算机视觉的技术，用于识别和验证人脸的身份。

其中，人脸识别的特征提取是实现人脸识别的关键步骤之一。

本文将列举10个常用的人脸识别特征提取方法，并对每种方法进行简要的介绍。

1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种常用的特征提取方法，它通过线性变换将原始的高维人脸图像转换为低维的特征向量。

PCA通过对图像协方差矩阵进行特征值分解，得到一组主成分，即特征脸。

每个特征脸都是一个特征向量，可以用来表示人脸图像。

2. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）线性判别分析是一种常用的人脸识别方法，它通过最大化类间散布矩阵和最小化类内散布矩阵的比值，来寻找一个投影方向，使得同一类别的人脸图像尽可能接近，不同类别的人脸图像尽可能远离。

这个投影方向可以用来提取人脸的特征。

3. 局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）局部二值模式是一种基于纹理特征的人脸识别方法，它通过比较中心像素与周围像素的灰度值大小，将每个像素点转换为一个二进制数，然后将二进制数串联起来形成一个特征向量。

LBP可以有效地捕捉人脸的纹理信息，对光照变化和表情变化具有较好的鲁棒性。

4. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）高斯混合模型是一种常用的概率模型，用于对人脸图像进行建模。

GMM可以将人脸图像表示为一组高斯分布的加权和，每个高斯分布代表一个人脸的特征。

通过对训练样本进行参数估计，可以得到每个人脸的特征向量。

5. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）尺度不变特征变换是一种常用的图像特征提取方法，它可以提取出图像中的尺度不变特征点。

SIFT通过在不同尺度和方向上计算图像的梯度信息，然后对梯度信息进行描述，得到每个特征点的特征描述子。

SIFT特征通俗解释
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征是一种用于图像匹配和计算机视觉中的特征描述子。

通俗地说，SIFT 特征可以理解为图像中的一些关键点和这些关键点周围的局部特征描述。

具体来说，SIFT特征包括以下几个步骤：
1. 尺度空间极值检测：在不同尺度下检测图像中的极值点，这些极值点通常对应于图像中的角点、边缘等局部特征。

2. 关键点定位：对于每个尺度下检测到的极值点，通过高斯差分算子进行定位，得到其在不同尺度下的位置和尺度。

3. 方向分配：对于每个关键点，计算其周围像素点的梯度直方图，并根据梯度直方图的方向分布，将该点分配到不同的方向空间中。

4. 特征描述子生成：对于每个关键点，在其周围的一定区域内提取局部特征描述子，包括梯度、方向直方图等信息。

SIFT特征具有以下特点：
1. 尺度不变性：SIFT特征不受图像尺度变化的影响，可以在不同尺度下对同一物体进行匹配。

2. 旋转不变性：SIFT特征对物体的旋转也具有不变性，可以在不同角度下对同一物体进行匹配。

3. 鲁棒性：SIFT特征对图像的噪声和变形具有一定的
鲁棒性，可以在一定程度上减少匹配时的误差。

SIFT特征在计算机视觉中被广泛应用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等领域。

图像特征与描述⼦（直⽅图，聚类，边缘检测，兴趣点关键点，Harris⾓点，斑点（Blob）。

1.直⽅图⽤于计算图⽚特征，表达，使得数据具有总结性，颜⾊直⽅图对数据空间进⾏量化，好⽐10个bin2. 聚类类内对象的相关性⾼类间对象的相关性差常⽤算法：kmeans， EM算法， meanshift，谱聚类（密度聚类），层次聚类kmeans聚类选取k个类中⼼，随机选取计算每个点跟k个类中⼼的位置把数据点分配给距离最近的⼀个类中⼼计算新的类中⼼-对该类中的所有点取均值类中⼼数K的选取K类平均质⼼的距离加权平均值，当k=5时的斜率发⽣变化，我们可以选取5作为分类的个数kmeans ++ 半随机（初始点的选取）第⼀类中⼼ - 随机选取记D（x）为数据点x距离最近的聚类中⼼的距离选取下⼀个聚类中⼼，选取的概率正⽐于D(x) ^ 2以此类推，到第k个量化颜⾊直⽅图聚类颜⾊直⽅图：使⽤聚类算法对像素点颜⾊向量进⾏聚类，单元由聚类中⼼代表3. 边缘检测像素明显变化的区域，具有丰富的语义信息⽤途：物体识别，⼏何视⾓变化定义：像素函数快速变化的区域，⼀阶导数的极值区域，⼆阶导数的0点位置步骤：先⾼斯去噪，再使⽤⼀阶导数获取极值公式：对x⽅向进⾏求导 б 表⽰的是标准差对y⽅向进⾏求导梯度幅值/强度hx（x，y）^ 2 + hy(x, y) ^ 2梯度（增加最快）⽅向arctan（hy（x, y）/ hx（x, y）)4. 兴趣点/关键点稳定局部特点：可重复性，显著性抗图⽚变化外貌变化（亮度，光照）⼏何变化（平移，选择，尺度）5.Harris⾓点⼀种显著点：在任何⽅向上移动⼩观察窗，导致⼤的像素变动 Ｅ(u, v) = ΣW(x, y)[I(x+u, y+v)-I(x, y)] ^2W(x, y)是⾼斯函数进⾏加权的， x，y表⽰当前位置， u和v表⽰移动了的位置6.斑点（Blob）拉普拉斯梯度：⼀阶导数极值点 - ⼆阶导数零点梯度/边缘可以通过查找：⼆阶导数接近零，⼀阶导数⾜够⼤对噪声很敏感，需要先做⾼斯平滑公式： Δf = δ2f / δ2x + δ2f / δ2y 对x求⼆阶导，对y⽅向求⼆阶导斑点是找拉普拉斯的极值边缘是找拉普拉斯的零值7.SIFTSIFT特征计算计算⾼斯差分（DoG）尺度空间，获取极值点特征点处理：位置插值，去除低对⽐度点，去除边缘点⽅向估计： 2*2⽹格， 8个⽅向，获得最⾼值为关键点的主⽅向，特征点⽅向归⼀化，即所有⽅向为同⼀⽅向描述⼦提取: 在旋转坐标上采样16*16的像素窗， 4*4⽹格，8⽅向直⽅图，总共178维8.纹理特征HOG（⽅向梯度直⽅图）梯度幅值，⽅向 s = sqrt（sx^2 + sy^2）Block 拆分16*16的block 步长是8，包含2*2个cell，每个cell8*8， 9个⽅向积累梯度幅值，使⽤位置⾼斯加权，使⽤相邻bin线性插值64&128的维度图：7*15 * （2*2） * 9 = 3780LBP(局部⼆值模式)将每个像素点与周围点⼤⼩半径⽐较，半径R的圆上，均匀采样P个点，根据赫值⼤⼩，量化为0或1。