La scale-invariant feature transform (SIFT), que l'on peut traduire par « transformation de caractéristiques visuelles invariante à l'échelle », est un algorithme utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur pour détecter et identifier les éléments similaires entre différentes images numériques (éléments de paysages, objets, personnes, etc.).

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  • La scale-invariant feature transform (SIFT), que l'on peut traduire par « transformation de caractéristiques visuelles invariante à l'échelle », est un algorithme utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur pour détecter et identifier les éléments similaires entre différentes images numériques (éléments de paysages, objets, personnes, etc.). Il a été développé en 1999 par le chercheur David Lowe.L'étape fondamentale de la méthode proposée par Lowe consiste à calculer ce que l'on appelle les « descripteurs SIFT » des images à étudier. Il s'agit d'informations numériques dérivées de l'analyse locale d'une image et qui caractérisent le contenu visuel de cette image de la façon la plus indépendante possible de l'échelle (« zoom » et résolution du capteur), du cadrage, de l'angle d'observation et de l'exposition (luminosité). Ainsi, deux photographies d'un même objet auront toutes les chances d'avoir des descripteurs SIFT similaires, et ceci d'autant plus si les instants de prise de vue et les angles de vue sont proches. D'un autre côté, deux photographies de sujets très différents produiront selon toute vraisemblance des descripteurs SIFT très différents eux aussi (pouvoir discriminant). Cette robustesse, vérifiée dans la pratique, est une exigence fondamentale de la plupart des applications et explique en grande partie la popularité de la méthode SIFT.Les applications de la méthode sont nombreuses et ne cessent de s'étendre ; elles couvrent au début du XXIe siècle des domaines tels que la détection d'objet, la cartographie et la navigation, l'assemblage de photos, la modélisation 3D, la recherche d'image par le contenu, le tracking video ou le match moving.Cet algorithme est protégé aux États-Unis par un brevet détenu par l’université de la Colombie-Britannique.
  • Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.Applications include object recognition, robotic mapping and navigation, image stitching, 3D modeling, gesture recognition, video tracking, individual identification of wildlife and match moving.The algorithm is patented in the US; the owner is the University of British Columbia.
  • Skalo-niezmiennicze przekształcenie cech (Scale-invariant feature transform, w skrócie SIFT) to algorytm z dziedziny widzenia komputerowego, który wykrywa lokalne cechy w obrazie.Algorytm został opublikowany przez Davida Lowe'a w 1999 r..Zastosowania tego algorytmu obejmują rozpoznawania obiektów, budowanie map i nawigację dla robotów, nakładanie i mozaikowanie obrazów, rekonstrukcję 3D, wykrywanie gestów, śledzenie obiektów i dopasowywanie scen w filmach.Algorytm jest opatentowany w USA a właścicielem jest University of British Columbia.== Przypisy ==
  • Scale-invariant feature transfrom (SIFT) és un algorisme de visió per ordinador per detectar i descriure les característiques locals de les imatges. L'algorisme va ser publicat per David Lowe al 1999. Les aplicacions inclouen el reconeixement d'objectes, la cartografia i la navegació robòtica, costura de la imatge, modelat 3D, reconeixement de gestos, de seguiment de vídeo, i moviment. L'algorisme està patentat als Estats Units d'Amèrica, i pertany a la Universitat de la Colúmbia Britànica.
  • Scale-invariant feature transform (of SIFT) is een algoritme in computerzicht om in beelden lokale kenmerken te kunnen detecteren en te beschrijven. Het algoritme werd gepubliceerd door David Lowe in 1999.Toepassingen zijn onder andere objectherkenning, robotic mapping en navigatie, beeld samenvoegen, 3D-modellering, gebaarherkenning, video tracking en match moving.Het algoritme is gepatenteerd in de VS, de eigenaar is de Universiteit van Brits-Columbia.
  • Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Extraktion lokaler Bildmerkmale aus Abbildungen. Er kann vor allem bei der Bildregistrierung verwendet werden. Er wurde von David G. Lowe an der University of British Columbia im Jahre 1999 veröffentlicht. Die Universität hat an dem Algorithmus ein US-Patent inne.Die Bilder werden im ersten Schritt mit einem Gauß-Filter geglättet, um sie vom Bildrauschen zu bereinigen. Das Bild wird danach in lokale Merkmalspunkte unterteilt, die unempfindlich gegen perspektivische Verzerrung sind. Markant sind Objekte, deren Eigenschaften von ihrem Hintergrund abweichen. Sie lassen sich durch ihre Histogramme kennzeichnen, deren Merkmale in Vektoren gespeichert werden, die zum Vergleich dienen. Die extrahierten Merkmale sind unempfindlich gegenüber Koordinatentransformationen wie Translation, Rotation und Skalierung. Sie sind außerdem robust gegen Beleuchtungsvariation, Bildrauschen und geringere geometrische Deformation höherer Ordnung, wie sie zum Beispiel durch projektive Abbildung eines Objekts von verschiedenen Standpunkten im Raum entstehen. Für die Objekterkennung können mit Hilfe des RANSAC-Algorithmus die Daten von mehreren, zufällig gewählten Merkmalspunkten verschiedener Abbildungen auf eine Übereinstimmung verglichen werden. Verwendung findet dies beispielsweise beim Stitching mit dem Programm Autostitch von Lowe.
  • Scale-invariant feature transform (o SIFT) è un algoritmo utilizzato in computer vision che permette di rilevare e descrivere caratteristiche, o feature, locali in immagini. L'algoritmo è stato pubblicato da David G. Lowe nel 1999.Applicazioni includono: object recognition, robotic mapping e navigation, image stitching, modellazione 3D, riconoscimento dei gesti, video tracking, e match moving.L'algoritmo è brevettato negli Stati Uniti; il proprietario è la University of British Columbia.
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  • Andrea Vedaldi et Brian Fulkerson
  • David G. Lowe
  • Jean-Michel Morel et Guoshen Yu
  • Rob Hess
  • Wan-Lei Zhao
  • Yan Ke et Rahul Sukthankar
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  • David G.
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  • Krystian
  • YuanBin
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  • Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
  • A performance evaluation of local descriptors
  • Demo Software: SIFT Keypoint Detector
  • Lip-vireo
  • The Invariant Relations of 3D to 2D Projection of Point Sets
  • SIFT Library
  • Semi-Local Affine Parts for Object Recognition
  • VLFeat.org
  • ASIFT: A New Framework for Fully Affine Invariant Comparison
  • PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors
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  • http://www.jprr.org/index.php/jprr/article/viewFile/26/13
  • http://lear.inrialpes.fr/pubs/2005/MS05/mikolajczyk_pami05.pdf
  • http://www.cs.jhu.edu/~misha/ReadingSeminar/Papers/Lowe04.pdf
  • http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/publication/paper/bmvc04.pdf
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  • La scale-invariant feature transform (SIFT), que l'on peut traduire par « transformation de caractéristiques visuelles invariante à l'échelle », est un algorithme utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur pour détecter et identifier les éléments similaires entre différentes images numériques (éléments de paysages, objets, personnes, etc.).
  • Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.Applications include object recognition, robotic mapping and navigation, image stitching, 3D modeling, gesture recognition, video tracking, individual identification of wildlife and match moving.The algorithm is patented in the US; the owner is the University of British Columbia.
  • Skalo-niezmiennicze przekształcenie cech (Scale-invariant feature transform, w skrócie SIFT) to algorytm z dziedziny widzenia komputerowego, który wykrywa lokalne cechy w obrazie.Algorytm został opublikowany przez Davida Lowe'a w 1999 r..Zastosowania tego algorytmu obejmują rozpoznawania obiektów, budowanie map i nawigację dla robotów, nakładanie i mozaikowanie obrazów, rekonstrukcję 3D, wykrywanie gestów, śledzenie obiektów i dopasowywanie scen w filmach.Algorytm jest opatentowany w USA a właścicielem jest University of British Columbia.== Przypisy ==
  • Scale-invariant feature transfrom (SIFT) és un algorisme de visió per ordinador per detectar i descriure les característiques locals de les imatges. L'algorisme va ser publicat per David Lowe al 1999. Les aplicacions inclouen el reconeixement d'objectes, la cartografia i la navegació robòtica, costura de la imatge, modelat 3D, reconeixement de gestos, de seguiment de vídeo, i moviment. L'algorisme està patentat als Estats Units d'Amèrica, i pertany a la Universitat de la Colúmbia Britànica.
  • Scale-invariant feature transform (of SIFT) is een algoritme in computerzicht om in beelden lokale kenmerken te kunnen detecteren en te beschrijven. Het algoritme werd gepubliceerd door David Lowe in 1999.Toepassingen zijn onder andere objectherkenning, robotic mapping en navigatie, beeld samenvoegen, 3D-modellering, gebaarherkenning, video tracking en match moving.Het algoritme is gepatenteerd in de VS, de eigenaar is de Universiteit van Brits-Columbia.
  • Scale-invariant feature transform (o SIFT) è un algoritmo utilizzato in computer vision che permette di rilevare e descrivere caratteristiche, o feature, locali in immagini. L'algoritmo è stato pubblicato da David G. Lowe nel 1999.Applicazioni includono: object recognition, robotic mapping e navigation, image stitching, modellazione 3D, riconoscimento dei gesti, video tracking, e match moving.L'algoritmo è brevettato negli Stati Uniti; il proprietario è la University of British Columbia.
  • Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Extraktion lokaler Bildmerkmale aus Abbildungen. Er kann vor allem bei der Bildregistrierung verwendet werden. Er wurde von David G. Lowe an der University of British Columbia im Jahre 1999 veröffentlicht. Die Universität hat an dem Algorithmus ein US-Patent inne.Die Bilder werden im ersten Schritt mit einem Gauß-Filter geglättet, um sie vom Bildrauschen zu bereinigen.
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