Tesi Robotica Un coprocessore per Visual Search: Keypoint... | Page 46

2.3. CONFRONTO TRA GLI ALGORITMI DI FEATURE DETECTION E
CONCLUSIONI

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€er questo motivo ™i —ppresti—mo — des™rivere i risult—ti ottenuti d— due
ri™er™—toriX il professor vuo tu—n e il professor yu˜ong qwun entr—m˜i dell—
ghon˜uk x—tion—l …niversity nell— gore— del ƒudF
hur—nte le loro simul—zioni h—nno sottoposto —d —n—lisi V ™oppie di imm—gE
iniF ygni ™oppi— er— ™ostituit— d— due ist—nze dell— stess— s™en—X nell— prim—
ist—nz— veniv— r—ppresent—t— l— s™en— front—lemente mentre nell— se™ond— veniE
v—no —ttu—te delle „r—nsform—zioni di v—rio tipo ™ome v—ri—zione del ™ontr—stoD
v—ri—zione ell9illumin—zioneD —ggiunt— di rumoreD rot—zione dell— s™en— e™™F qli
—lgoritmi ™he sono st—ti posti sotto es—me sono il ƒsp„D il ƒ…‚pF
xell— f—se prelimin—re si el—˜or—v— l— prim— ist—nz— ™on gli —lgoritmi e i punti
™hi—ve ottenuti sono st—ti s—lv—ti in un— ˜—se d—tiF ƒu™™essiv—mente è st—t—
™ompiut— l— stes— oper—zione sull— se™ond— ist—nz— per ogni ™oppi— in modo d—
veri(™—re dirett—mente l— ro˜ustezz— dei punti ™hi—ve trov—ti pre™edentemente
rispetto — diverse forme di distorsione delle imm—giniF ‚endi—mo presente ™he
tutte le imm—gini ™—mpione utilizz—te —vev—no dimensione QHH x PRHF
hes™rivi—mo ˜revemente i risult—ti ottenutiX
il ƒsp„ risult— essere —˜˜—st—nz— lento nelle el—˜or—zioni e non risult— molto
st—˜ile rispetto —lle v—ri—zioni di lu™eD mentre è inv—ri—nte rispetto —i ™—m˜i—E
menti di s™—l—D —lle rot—zioni dell— s™en— e —lle tr—sform—zioni —0niY
il ƒ…‚p el—˜or— molto velo™emente le imm—gini e o're perform—n™e —n—loghe
— quelle del ƒsp„ rispetto —i punti ™hi—ve ottenutiF „utt—vi— non è st—˜ile —lle
rot—zioni dell— s™en— e —i ™—m˜i—menti di illumin—zioneF
giò ™he emerge è ™he non esiste un —lgoritmo di fe—ture dete™tion ™he v—d—
˜ene in ogni ™—soX l— s™elt— dell9—lgoritmo dipende in m—nier— essenzi—le d—l tipo
di —ppli™—zione e in p—rti™ol—re d—l tipo di distorsioni e situ—zioni ™he si prevede
verr