Tesi Robotica Algoritmi ed architetture per la risoluzione di... | Page 18

1.2. FEATURE DESCRIPTION

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applicazioni Visual Search. Già molte aziende hanno notato la versatilità di
questa tecnologia e, basandosi sulle considerazioni evidenziate, hanno fornito i
primi esempi di realizzazioni di questa tipologia di sistemi. Alcuni degli esempi
più noti sono:
• Google Googles;

• Nokia’s Find & Point;
• Snaptell;
• Kooaba;

• Bing Visual Search.
Nonostante siano state sviluppate soluzioni teoriche più che adeguate, l’argomento Visual Search grazie alla sua enorme versatilità, è lungi dall’essere saturo.
L’incipit del nostro discorso sarà quello di comprendere gli aspetti relativi agli
algoritmi che interessano questa fase preliminare delle elaborazioni:le feature
descriptions e in particolare il SIFT. Questo ci aiuterà a comprendere le basi da
cui siamo partiti e confrontare quanto già presente in letteratura con la nostra
architettura alternativa.

1.2

Feature description

Con Feature Description intendiamo la ricerca esaustiva condotta su un immagine di punti “notevoli” chiamati descrittori, che ci permetteranno di cogliere
l’essenza della medesima e di poter eseguire le operazioni di confronto che ci
interessano. Naturalmente la scelta dei punti viene e ettuata in base al particolare algoritmo per il quale si opta che, a sua volta, dipende dagli obiettivi che
ci siamo prefissi. Esistono diversi algoritmi o Transformazioni da applicare ad
un immagine. In letteratura troviamo il SIFT o Scale-Invariant Feature Transform, del quale ci occuperemo più approfonditamente, il SURF (Speeded Up
Robust Features), G-RIF, ecc. ognuno dei quali fornisce un determinato tipo di
descrittore in output.
Essi rappresentano procedure complesse che assumono una struttura