ハリスコーナーディテクターとは

ハリス コーナー検出器は、コーナーを抽出して画像の特徴を推測するためにコンピューター ビジョン アルゴリズムで一般的に使用されるコーナー検出演算子です。 これは、1988 年に モラビアン のコーナー検出器を改良して クリス・ハリス と マイク・スティーブンス によって初めて導入されました。 前任者と比較して、ハリス のコーナー検出器は、45 度の角度ごとにパッチを移動するのではなく、方向を直接参照してコーナー スコアの差分を考慮に入れており、エッジとコーナーの区別がより正確であることが証明されています。 それ以来、後続のアプリケーションのために画像を前処理するために改良され、多くのアルゴリズムに採用されてきました。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: ハリス コーナー検出器

第 2 章: コーナー検出

第 3 章: 構造テンソル

第 4 章: ハリス アフィン領域検出器

第 5 章: ルーカス・カナデ メソッド

第 6 章: ヘッセ行列

第 7 章: 幾何学的特徴の学習

第 8 章: テンソル密度

第 9 章: メロトラ予測補正法

第 10 章: 離散ラプラス演算子

(II) ハリス コーナー検出器に関する一般のよくある質問に回答します。

(III) 多くの分野でのハリス コーナー検出器の使用例。

この本の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類のハリス コーナー検出器に関する基本的な知識や情報を超えて知りたいと考えている人。