1. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 란
크기와 회전에 불변한 특징을 추출하는 것, 그리고 이를 이용해서 Detection 이나 Recognition 에 응용하곤 합니다.
SIFT 는 99 년 부터 연구가 되었다고 합니다. (헉..!)
Conference 에 몇번 소개 되었었고 IJCV 2004 (Intertional Journal of Conputer Vision) 에 저널로 내놓은 것이 가장 완성판인것 같습니다.
SIFT 에도 매칭 키포인트를 비교할 때 차원의 문제가 존재하는데 발빠른 사람이 차원을 줄이는 PCA 를 이용해서 PCA-SIFT 를 논문으로 내놓았고요.
소스코드도 여기저기 조금씩(?) 공개되어 있고, Matlab 도 있고 C 코드도 있더군요.
자세한 내용은 논문과 검색을 하면서 영보와 함께 차차 정리해서 올리도록 하겠습니다.
첨부파일은 SIFT 특허입니다.
알고리즘으로 특허도 갖고 정말 멋진 일입니다.
- Demo Software: SIFT Keypoint Detector
http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/
- SIFT
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0405/MURRAY/SIFT.html
- SIFT 소스코드, SIFT++
http://vision.ucla.edu/~vedaldi/code/sift/sift.html
http://user.cs.tu-berlin.de/~nowozin/libsift/
http://thecyberiad.net/
출처 : http://www.opencv.co.kr
2. SIFT 마인드 맵
출처 : http://www.opencv.co.kr
3. SIFT 관련자료입니다
SIFT(scale invariant feature transform)는 간단하게 특정 물체에서 그 사물을 가장 잘 표현할 수 있는 정보를 추출하는 알고리즘입니다.
그 사물을 가장 잘 표현하는 정보란 그 사물의 위치가 변하거나 방향이나 크기나 변해도 똑같이 나타나는 정보라고 할 수 있겠지요.
이 자료들은 SIFT를 알기 위해서는 꼭 보셔야 하는 논문입니다.
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