SIFT / SURF'a ticari uygulamalarda kullanılabilecek bazı ücretsiz alternatifler nelerdir?

Anladığım kadarıyla, hem SURF hem de SIFT patent korumalıdır. Ticari bir uygulamada özgürce
kullanılabilecek alternatif yöntemler var mı?

Patent hakkında daha fazla bilgi için: http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

Hem SIFT hem de SURF yazarları, orijinal algoritmalarının kullanımı için lisans ücreti talep eder.

Durum hakkında biraz araştırma yaptım ve işte olası alternatifler:

Temel nokta dedektörü:

• Harris köşe dedektörü
• Harris-Laplace - Harris detektörünün ölçek değişmez versiyonu (Mikolajczyk ve Schmidt tarafından sunulan afin değişmez bir versiyonu da var ve ayrıca patentsiz olduğuna inanıyorum).
• Çok Ölçekli Yönelimli Yamalar (MOP'lar) - patentli olmasına rağmen, dedektör temelde çok ölçekli Harris'tir, dolayısıyla bununla ilgili bir sorun olmaz (tanımlayıcı 2D dalgacık dönüştürülmüş görüntü yamasıdır)
• LoG filtresi - patentli SIFT, faiz puanlarını yerelleştirmek için DoG (Gaussian'ın Farkı) yaklaşımını kullandığından, GaG (Laplacian of Gaussian) yaklaşımını ölçekteki ilgi noktalarını yerelleştirmek için kullandığı için, tek başına LoG, uygulamanın biraz daha yavaş çalışabilmesi zor, modifiye edilmiş, patentsiz bir algoritmada kullanılabilir
• HIZLI
• BRISK (bir tanımlayıcı içerir)
• ORB (bir tanımlayıcı içerir)
• KAZE - kullanımı ücretsiz, M-SURF tanımlayıcısı (KAZE'nin doğrusal olmayan ölçek alanı için değiştirildi), hem SIFT hem de SURF'ten daha iyi performans gösteriyor
• A-KAZE - KAZE'nin hızlandırılmış versiyonu, kullanımı ücretsiz, M-LDB tanımlayıcısı (değiştirilmiş hızlı ikili tanımlayıcı)

Önemli nokta tanımlayıcısı:

• Normalleştirilmiş gradyan - basit, çalışma çözümü
• PCA dönüştürülmüş görüntü yaması
• Dalgacık dönüşümlü görüntü yaması - detaylar MOP'ların kağıdında verilmiştir, ancak patent sorununu önlemek için farklı şekilde uygulanabilir (örneğin, farklı dalgacık tabanları veya farklı indeksleme şemaları kullanılarak)
• Yönlendirilmiş gradyanların histogramı
• GLOH
• Lesh
• BRISK
• ORB
• UCUBE
• LDB

İlgi noktasına oryantasyon atar ve görüntü yamasını buna göre döndürürseniz, ücretsiz olarak dönme değişmezliği elde edersiniz. Harris köşeleri bile rotasyonel olarak değişmez ve tanımlayıcı da yapılabilir.

Hugin'de daha eksiksiz bir çözüm üretildi, çünkü patentsiz bir ilgi noktası algılayıcısına sahip olmakla da zorlandılar.

Göreceğiniz yeni bir yöntem var; bakmak isteyebilirsiniz: BRISK , İkili Güçlü Değişmez Ölçeklenebilir Temel Noktalar:

Bu yazıda, temel nokta tespiti, açıklama ve eşleştirme için yeni bir yöntem olan BRISK'i öneriyoruz. Kıyaslama veri setleri üzerine yapılan kapsamlı bir değerlendirme, BRISK'nin en gelişmiş algoritmalarda olduğu gibi uyarlanabilir, yüksek kaliteli performansını çarpıcı bir şekilde düşük hesaplama maliyetine rağmen (vakalarda SURF'den daha hızlı bir sipariş) ortaya koymaktadır. Hız anahtarı, her bir anahtar nokta mahallesinin özel örneklemesi ile elde edilen yoğunluk karşılaştırmalarından bir bit-string tanımlayıcının montajı ile kombinasyon halinde yeni bir ölçek-alanı FAST-bazlı dedektörün uygulanmasında yatmaktadır.

Patentsiz ve kullanımı ücretsizdir (algoritmanın yazarı tarafından söylendiği gibi).

Burada kimseye güvenme, avukatla konuş. Söylersem, Hukuk dünyası bizden biraz farklı. Tam olarak ne yapmak istediğinize (ve nerede vb.) Bağlı olarak, SURF veya SIFT kullanabileceğiniz bir çözüm olabilir. Geçmişte, görünüşte güçlü lisansların üstesinden gelinebilecek kadar şaşırdım.

Önemli hızlanmada eşit derecede iyi performans gösteren KAZE / AKAZE'ye bakmayı tercih ederim. Deformasyon durumları da tolere edilir. OpenCV yakın zamanda GSoC 2014 aracılığıyla bir uygulama elde etti. Burada bulabilirsiniz . OpenCV öğreticisi burada da mevcuttur .