Особый подход к особым точкам в распознавании объектов

Метод особых точек уже давно зарекомендовал себя как один из самых эффективных способов решения задачи поиска объектов. Как известно, он состоит из следующих этапов: детекция особых точек, их описание, сопоставление и нахождение проективного преобразования между объектом-эталоном и его изображением в кадре. Почти все используемые алгоритмы отличаются друг от друга только на первых двух этапах (детектирование и описание особых точек), в то время как уже стало общепринятым решать задачу сопоставления трудоемким поиском ближайшего соседа в какой-либо метрике. Алгоритм, который будет подробно разобран на семинаре (random ferns), предлагает совершенно другой способ сопоставления особых точек. А именно, решение оптимизационной задачи заменяется на задачу классификации. Кроме этого, такой подход делает возможным "самоообучение" детектора. На семинаре также будут приведены результаты использования данного алгоритма для поиска объектов, и рассмотрена гипотеза, которая в случае подтверждения, в дальнейшем может быть использована для создания самообучащейся системы.