Jakie są bezpłatne alternatywy dla SIFT / SURF, które można wykorzystać w zastosowaniach komercyjnych?

O ile rozumiem, zarówno SURF, jak i SIFT są chronione patentem.
Czy istnieją jakieś alternatywne metody, które można swobodnie stosować w aplikacji komercyjnej ?

Aby uzyskać więcej informacji na temat patentu sprawdź: http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

Zarówno autorzy SIFT, jak i SURF wymagają opłat licencyjnych za korzystanie z oryginalnych algorytmów.

Przeprowadziłem badania dotyczące tej sytuacji i oto możliwe alternatywy:

Detektor klawiszy:

• Detektor narożny Harris
• Harris-Laplace - niezmienna w skali wersja detektora Harrisa (istnieje również afiniczna wersja niezmiennicza, przedstawiona przez Mikołajczyka i Schmidta, i sądzę, że jest również wolna od patentów).
• Łatki z wieloma skalami (MOP) - mimo że jest opatentowane, wykrywacz jest w zasadzie wieloskalowym Harrisem, więc nie byłoby z tym żadnych problemów (deskryptor to łatka obrazu przekształcona falą 2D)
• Filtr LoG - ponieważ opatentowany system SIFT wykorzystuje przybliżenie DoG (Różnica Gaussa) LoG (Laplacian Gaussa) do lokalizacji punktów zainteresowania w skali, sam LoG może być używany w zmodyfikowanym, nieobsługującym patentu algorytmie, chociaż wdrożenie może przebiegać nieco wolniej
• SZYBKI
• BRISK (zawiera deskryptor)
• ORB (zawiera deskryptor)
• KAZE - darmowy, deskryptor M-SURF (zmodyfikowany dla nieliniowej przestrzeni skali KAZE), przewyższa zarówno SIFT, jak i SURF
• A-KAZE - przyspieszona wersja KAZE, darmowa w użyciu, deskryptor M-LDB (zmodyfikowany szybki binarny deskryptor)

Deskryptor klucza:

• Znormalizowany gradient - proste, działające rozwiązanie
• PCA przekształcona poprawka obrazu
• Łatka z transformowanym obrazem falkowym - szczegóły podano w dokumencie MOP, ale można je wdrożyć inaczej, aby uniknąć problemu patentowego (np. Stosując inną podstawę falkową lub inny schemat indeksowania)
• Histogram zorientowanych gradientów
• GLOH
• LESH
• ENERGICZNY
• KULA
• WYBRYK
• LDB

Zauważ, że jeśli przypiszesz orientację do punktu zainteresowania i odpowiednio obrócisz łatkę obrazu, otrzymasz niezmienność obrotu za darmo. Nawet narożniki Harrisa są niezmienne obrotowo, a deskryptor może być również wykonany.

Bardziej kompletne rozwiązanie zostało zrobione w Hugin, ponieważ walczyli oni również o posiadanie nieopatentowanego detektora punktów zainteresowania.

Istnieje stosunkowo nowa metoda, którą warto przyjrzeć się: BRISK , Binary Robust Invariant Scalable Keypoints:

W tym artykule proponujemy BRISK, nowatorską metodę wykrywania, opisu i dopasowywania kluczowych punktów. Kompleksowa ocena zestawów danych porównawczych ujawnia adaptacyjną, wysokiej jakości wydajność BRISK, jak w najnowocześniejszych algorytmach, aczkolwiek przy znacznie niższym koszcie obliczeniowym (w niektórych przypadkach o rząd wielkości szybszym niż SURF). Kluczem do szybkości jest zastosowanie nowatorskiego detektora opartego na skali FAST w przestrzeni w połączeniu z zestawem deskryptora łańcucha bitów z porównań intensywności uzyskanych przez dedykowane próbkowanie każdego sąsiedztwa klucza.

Jest wolny od patentów i darmowy (jak powiedział autor algorytmu).

Nie ufaj nikomu tutaj, porozmawiaj z prawnikiem. Świat prawny jest nieco inny niż nasz, jeśli mogę tak powiedzieć. W zależności od tego, co dokładnie chcesz zrobić (i gdzie itp.), Może istnieć rozwiązanie, w którym możesz użyć SURF lub SIFT. W przeszłości byłem zaskoczony tym, jak pozornie silne licencje można pokonać.

Wolę przyjrzeć się KAZE / AKAZE, które osiągają równie dobre wyniki przy znacznym przyspieszeniu. Przypadki deformacji są również tolerowane. OpenCV niedawno uzyskał implementację poprzez GSoC 2014. Można go znaleźć tutaj . Tu jest także samouczek OpenCV .