A Low Complexity Interest Point Detector
A Low Complexity Interest Point Detector
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一种低复杂度兴趣点检测器
DOI：
10.1109/lsp.2014.2354237
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发表时间：
2015-02
影响因子：
3.9
通讯作者：
Huang, Tiejun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gao, Feng;Cai, Jianfei;Kot, Alex C.;Huang, Tiejun
兴趣点检测是计算机视觉任务中特征提取的基本方法。为了处理尺度不变性，兴趣点通常作用于图像的尺度空间表示。在这封信中，我们提出了一种新的分块尺度空间表示，以显着降低计算复杂度的兴趣点检测器。应用高斯拉普拉斯（LoG）滤波来实现逐块尺度空间表示。大量的比较实验表明，分块尺度空间表示能够在内存和时间复杂度降低方面有效地实现兴趣点检测器，并且在视觉搜索中具有良好的性能。
Interest point detection is a fundamental approach to feature extraction in computer vision tasks. To handle the scale invariance, interest points usually work on the scale-space representation of an image. In this letter, we propose a novel block-wise scale-space representation to significantly reduce the computational complexity of an interest point detector. Laplacian of Gaussian (LoG) filtering is applied to implement the block-wise scale-space representation. Extensive comparison experiments have shown the block-wise scale-space representation enables the efficient and effective implementation of an interest point detector in terms of memory and time complexity reduction, as well as promising performance in visual search.
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DOI：
10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
发表时间：
2004-11-01
影响因子：
19.5
作者：
Lowe, DG
通讯作者：
Lowe, DG
DOI：
10.1109/tpami.2011.222
发表时间：
2012-07-01
影响因子：
23.6
作者：
Calonder, Michael;Lepetit, Vincent;Fua, Pascal
通讯作者：
Fua, Pascal
影响因子：
19.5
作者：
Lindeberg, T
通讯作者：
Lindeberg, T
DOI：
--
发表时间：
2002
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
K. Mikolajczyk
通讯作者：
K. Mikolajczyk
DOI：
10.1109/tpami.1984.4767500
发表时间：
1984-01-01
影响因子：
23.6
作者：
CROWLEY, JL;PARKER, AC
通讯作者：
PARKER, AC