[SLAM] Feature, Keypoint, Descriptor, Robust feature

 

Feature : 

영상에 존재하는 어떤 물체나 영역을 표현하거나 그것들을 식별이 가능하게 해주는 것

 

Keypoint, 특징점 : 

관심 물체나 영역을 나타낼 수 있는 중요한 특징이 있는 위치 : 주변과 두드러진 포인트 되는 부분이 되어야 함

 

Descriptor, 기술자 :

주변의 정보( 특징 )을 기반으로 특징점/영역을 설명하는 것

 

> 분별력이 좋은 특징을 사용하면 시각 기반 SLAM의 성능이 향상될 수 있다.

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Robust feature이란 : 

환경 변화에도 추출 가능하고 분별력이 유지되는 것

- 카메라 시점이나 조명 등의 변화에도 지속해서 추출이 가능해야 함

- 물체의 형태나 크기, 위치 변화가 발생하더라도 분별력이 유지되어야 함

 

매칭 :

keypoint 또는 descriptor를 통하여 비교하고자 하는 위치 파악 > 양쪽 사진에서 같은 특징을 찾아주는 과정 수행 > 두 사진이 동일한 피사체를 나타낸 것임을 확인

 

매칭 방법 :

템플릿 매칭, 히스토그램 매칭, 패턴 매칭 등이 있음

 

템플릿 매칭 방법 : 

주어진 타겟 샘플과 후보간의 픽셀값 비교( Pixel-wise )를 통해 유사도를 평가하는 방법