この部分は、主に基本的な特徴抽出に焦点を当て、コンピュータビジョン、ビデオ分析、追跡の一部であり、同様に検出・認識の側面を対象としています。例えば、カメラキャリブレーションエリアに特に精通していないステレオvision'reため、唯一の引用文献のグーグル比較的多数に記載されています。いくつかの最近発表された論文にも記載されて個人的に、同様に、あります。
33. SIFT
SIFTのは、本当に万回を参照して、あまりにも何の導入を必要としない問題を説明しています。SURFとPCA-SIFTもこのシリーズに属します。背後には、関連するSIFTといくつかの問題を示しています。
ローカルスケール不変機能から[1999 ICCV]物体認識
[2000 IJCV]インタレストポイント検出器の評価
[2003 CVIU]高速化された堅牢な機能（SURF）
[2004 CVPR]ローカル画像記述子のためのPCA-SIFTより個性的な表現
[2004 IJCV]スケール不変キーポイントからの独特の画像特徴を
[2010 IJCV]バッグ・オブ・特長大規模画像検索のための改善
シーンとその応用またがっ[2011 PAMI] SIFTflow高密度対応を
翻訳
関心点検出を評価する -http://tongtianta.site/paper/56807
著者：
抽象 -