Speeded Up Robust Feature

In informatica un algoritmo Speeded Up Robust Feature o in sigla SURF è un rilevatore robusto di caratteristiche locali di una immagine presentato da Herbert Bay nel 2006 che può essere usato nell'ambito del riconoscimento di oggetti e ricostruzione 3D in Computer vision. È parzialmente ispirato al descrittore scale-invariant feature transform (SIFT). La versione standard di SURF è diverse volte più veloce di SIFT e come dichiarano i suoi autori più robusta tra diverse trasformazioni di immagini rispetto a SIFT. SURF si basa sulle risposte della wavelet di Haar 2D e fa un uso efficiente di immagini integrali. Per rilevare punti di interesse, SURF usa un'approssimazione intera del determinante del rilevatore blob di Hessian, che può essere calcolato con 3 operazioni intere usando un'immagine integrale precalcolata. Il suo descrittore di caratteristiche è basato sulla somma della risposta della wavelet Haar intorno al punto di interesse; il quale anch'esso può essere calcolato con l'aiuto di un'immagine integrale. I descrittori SURF possono essere usati per localizzare e riconoscere oggetti, persone o facce, per creare scene 3D, per tracciare oggetti e per estrarre punti di interesse. Un'applicazione dell'algoritmo è brevettata negli Stati Uniti d'America.

Implementazioni

Nome	Linguaggio	Open Source	Descrizione
Original	C++	No	Implementazione originale
OpenSURF	C++, C#	Yes	Implementation with detailed documentation and reference paper.
OpenSurfCL	C++	Yes	Implementazione libera di OpenSURF su OpenCL. Wrapper per C# e Java.
OpenCV SURF	C++	Yes	Implementazione dell'estrazione di caratteristiche SURF (OpenCV 2.0)
SURFmex	MATLAB		MATLAB Interface (MEX) per OpenCV's SURF code.
OpenSURF MATLAB	MATLAB	Yes	Interface to OpenSURF for MATLAB
libmv SURF	C++	Yes	Implementazione di estrazione e confronto.
Python mahotas	Python	Yes	package computer vision che include una implementazione di SURF.
Dlib C++ Library	C++	Yes	Implementazione dell'estrazione di caratteristiche SURF.
Pan-o-matic	C++	Yes	Software which includes an implementation of the SURF algorithm.
Parallel SURF	C++	Yes	Multi-threaded implementation based on Pan-o-matic.
ProcessorSURF	C#	Yes	C# SURF plugin for Multi-Agent Serving System
JavaSurf	Java	Yes	Implementazione Java di SURF
JOpenSURF	Java	Yes	Traduzione in Java di OpenSURF
ImageJ SURF	Java	Yes	Implementazione di SURF come plugin ImageJ con GUI e statistiche in uscita
BoofCV	Java	Yes	Libreria Java di omputer vision che include SURF.
Speeded Up SURF		Yes	Implementazione GPU
CUDA SURF	C++ CUDA	Yes	GPU implementazione usando CUDA
Mathematica	Mathematica	No	Implementazione Mathematica
GPU SURF Archiviato il 25 febbraio 2011 in Internet Archive.	C++, Cg, CUDA	No	GPU Implementation
FPGA SURF Archiviato il 1º ottobre 2011 in Internet Archive.		Yes	FPGA Implementation
clsurf	C++		High performance cross platform OpenCL implementation of SURF with nearest neighbors matching
IPOL	C++	Yes	An implementation of SURF based on the original article with detailed explanations
OpenSurf AS3	AS3	?	AS3 implementation, sources on github

Voci correlate

• Descrittore
• FLANN (matcher)
• Scale-invariant feature transform
• Local Energy based Shape Histogram (LESH)
• Gradient Location and Orientation Histogram (GLOH)
• Riconoscimento di regioni
• Immagine integrale
• Ricostruzione 3D
• Caratteristiche Haar (wavelet Haar)
• Riconoscimento di regioni
• Rilevamento di caratteristiche

Collegamenti esterni

• SURF on Github
• Sito di SURF: Speeded Up Robust Features, su vision.ee.ethz.ch. URL consultato il 10 settembre 2012 (archiviato dall'url originale il 25 settembre 2008).