Skaloniezmiennicze przekształcenie cech

Skalo-niezmiennicze przekształcenie cech (Scale-invariant feature transform, w skrócie SIFT) to algorytm z dziedziny widzenia komputerowego, który wykrywa lokalne cechy w obrazie. Algorytm został opublikowany przez Davida Lowe'a w 1999 r.^[1].

Zastosowania tego algorytmu obejmują rozpoznawania obiektów, budowanie map i nawigację dla robotów, nakładanie i mozaikowanie obrazów, rekonstrukcję 3D, wykrywanie gestów, śledzenie obiektów i dopasowywanie scen w filmach.

Algorytm jest opatentowany w USA a właścicielem jest University of British Columbia^[2].

Przypisy

↑ artykuł w którym D. Lowe zaprezentował algorytm
↑ W Polsce patent nie obowiązuje, gdyż prawo polskie nie zezwala na patentowanie algorytmów

[1] rtykuł w którym D. Lowe zaprezentował algorytm

[2] W Polsce patent nie obowiązuje, gdyż prawo polskie nie zezwala na patentowanie algorytmów

[1]

[2]