創屋ぷれす

SIFT特徴量とは

SIFT特徴量とは,画像の類似検索や物体検出などに使われる局所特徴量と呼ばれるものの一種です.
特徴量はある単位に紐づいて表現されることが多いです.(特徴点だったり,ピクセルだったり)

SIFTでは,特徴点1つに対して特徴量1つが紐づいています.
局所特徴量を取得する手法は様々あり,SIFTはその中でも
・証明
・回転
・拡大/縮小
の影響を受けにくい,と言われています.
(そういう風に特徴量を算出しているので)
仕組みや計算方法等については様々なところで紹介されているので,割愛します.

OpenCVでも,局所特徴量を算出するアルゴリズムが備わっているのですが,SIFTはライセンスの関係上 利用するのが難しいとのことです.
(特許があり,出願者にライセンス発行の依頼をしないといけない&商用利用不可)
フリーライセンスで使えるアルゴリズムは様々あるので,そちらを使ったほうが良いかもしれません.

局所特徴量を始めとした画像処理は面白い分野ですので,ぜひ試してみてください.
(個人で使う分には問題ないかと)

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