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Evaluating the Stability of Spatial Keypoints via Cluster Core Correspondence Index

稳健性(进化) 突出 人工智能 杠杆(统计) 计算机科学 模式识别(心理学) 模棱两可 探测器 数学 计算机视觉 生物化学 电信 基因 化学 程序设计语言
作者
Suvadip Mukherjee,Thibault Lagache,Jean‐Christophe Olivo‐Marín
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:30: 386-401 被引量:4
标识
DOI:10.1109/tip.2020.3036759
摘要

Detection and analysis of informative keypoints is a fundamental problem in image analysis and computer vision. Keypoint detectors are omnipresent in visual automation tasks, and recent years have witnessed a significant surge in the number of such techniques. Evaluating the quality of keypoint detectors remains a challenging task owing to the inherent ambiguity over what constitutes a good keypoint. In this context, we introduce a reference based keypoint quality index which is based on the theory of spatial pattern analysis. Unlike traditional correspondence-based quality evaluation which counts the number of feature matches within a specified neighborhood, we present a rigorous mathematical framework to compute the statistical correspondence of the detections inside a set of salient zones (cluster cores) defined by the spatial distribution of a reference set of keypoints. We leverage the versatility of the level sets to handle hypersurfaces of arbitrary geometry, and develop a mathematical framework to estimate the model parameters analytically to reflect the robustness of a feature detection algorithm. Extensive experimental studies involving several keypoint detectors tested under different imaging scenarios demonstrate efficacy of our method to evaluate keypoint quality for generic applications in computer vision and image analysis.
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