Cascaded FAST

以前の日記で、FASTではコーナー検出のために観測する画素を「決定木」の手法を用いて学習させていくと述べた。これを異なるサイズを組み合わせる方法に発展させたものが、Cascaded FASTと呼ばれる。

異なる周囲長を参照する3種類の決定木をカスケード状に並べて、学習により不要なコーナー点の検出を抑制し、コーナーらしい点のみを高速に検出する方法。オリエンテーションを算出してコーナーらしさを評価し、ピラミッド処理を用いてスケールを求める。このオリエンテーションとスケールを特徴量とし、回転不変性のある特徴点マッチングを行うことができる。

参照：http://mprg.jp/research/keypoint_j