Resumen

Para el registro de imágenes, la detección y descripción de características son pasos críticos que identifican los puntos clave y los describen para la posterior coincidencia y estimación de los parámetros de transformación geométrica entre dos imágenes. Recientemente, ha habido un gran aumento en los métodos de investigación de operadores de detección y operadores de descripción, desde métodos tradicionales hasta métodos de aprendizaje profundo. Para resolver el problema, es decir, qué operador es adecuado para problemas de aplicación específicos bajo diferentes condiciones de imagen, el artículo revisó sistemáticamente descriptores y detectores comúnmente utilizados, desde métodos artificiales hasta métodos de aprendizaje profundo, y se presentan también los principios, análisis y experimentos comparativos correspondientes. Introducimos los detectores hechos a mano, incluyendo FAST, BRISK, ORB, SURF, SIFT y KAZE, y los descriptores hechos a mano, incluyendo BRISK, FREAK, BRIEF, SURF, ORB, SIFT y KAZE. Al mismo tiempo, revis

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Registro de imágenes; Detección de características; Descripción; Puntos clave; Emparejamiento; Detectores
• Keywords:Image registration; Feature detection; Description; Keypoints; Matching; Detectors