Tesi Robotica Un coprocessore per Visual Search: Keypoint... | Page 39

2.1. FEATURE DESCRIPTION

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sl ™osto di questo tipo di ™ontrollo è rel—tiv—mente ˜—ssoD dovuto —l f—tto ™he
molti dei punti ™—mpione s—r—nno s™—rt—ti dur—nte le prime veri(™heF …n9imporE
t—nte questioneD nell9individu—zione del m—ssimo lo™—leD ™onsiste nel determin—re
l— frequenz— di ™—mpion—mento nell9imm—gine e il dominio dell— s™—l—F ƒforE
tun—t—menteD ne deriv— ™he non ™9è uno sp—zio minimo di ™—mpion—mento per
individu—re tutti gli estremiD d—to ™he gli estremi possono essere —r˜itr—ri—mente
vi™iniF „utt—vi—D gli estremi ™he si trov—no troppo vi™ini tr— loro si dimostr—no
inst—˜ili —lle pi™™ole pertur˜—zioni dell9imm—gineF sl numero dei keypoints inE
™rement— ™on l9—umento del ™—mpion—mento dell— s™—l—D e di ™onseguenz— ™res™e
—n™he il numero tot—le dei m—™hes ™orrettiF giò è di import—nz— fond—ment—leD
in qu—nto il su™™esso del ri™onos™imento dell9oggetto spesso dipende m—ggiorE
mente d—ll— qu—ntità —ssolut— dei keypoints ™orrett—mente m—pp—tiD piuttosto
™he d—ll— per™entu—le di keypoint per i qu—li si veri(™— m—t™hingF

2.1.3 Fast Hessian
uesto dete™tor è st—to svilupp—to d—l €rofF entone f—y e i punti restituiti
in output present—no —n™h9essi proprietà di inv—ri—nz— rispetto —l ™—m˜i—mento
di s™—l—F €er l— su— e0™—™i— e velo™ità di ™omput—zione è st—to ingo˜l—to nell—
„r—nsform—zione ƒ…‚pF
uesto pro™edimento risult— essere simile — quello già visto nel hoqF sn
—m˜o i ™—si punti—mo —d ottenere l9inv—ri—nz— rispetto —l ™—m˜i—mento di s™—le
ridimension—ndo l9imm—gine più volte e utilizz—ndo l— funzione g—ussi—n— per
de(nire le s™—leF „utt—vi— enzi™hé utilizz—re l— di'erenz— di q—ussi—n— esso è
˜—s—to sul ™—l™olo del determin—nte dell— w—tri™e del ressi—noF h—t— un— s™—l—

σ,risult— essere ™osì de(nito per ogni pixel
∂2
∂2
∂x2 G(σ) ∗ I(x, y)
∂x∂y G(σ) ∗ I(x, y)
H(x, y, σ) =
∂2
∂2
∂x∂y G(σ) ∗ I(x, y)
∂y 2 G(σ) ∗ I(x, y)
g—l™ol—re dirett—mente l— ™onvoluzione tr— l— deriv—t— di se™ondo ordine delE
l— q—ussi—n— —d un— s™—l— d—t— e l9imm—gine è un9oper—zione ™he ri™hiede un
ingente ™osto ™omput—zion—le spe™i—lmente —d —lte s™—leF „utt—vi— f—y osservò
™he questo ™—l™olo può essere —pprossim—to utilizz—ndo delle —pposite m—s™here