Angewandte biometrische Systeme

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Wofür steht SIFT? Erklären Sie die prinzipielle Funktionsweise der SIFT.

SIFT steht für Scale-Invariant Feature Transform oder frei übersetzt: “Größen-unabhängige Merkmalstransformation“. Dabei handelt es sich um einen Algorithmus zur Extraktion von Bildmerkmalen. Die mit SIFT extrahierten Merkmale sind robust gegenüber Translation, Skalierung, Rotation, Belichtungsverhältnissen und eingeschränkt sogar gegenüber perspektivischer Verzerrungen.

Das Vorgehen des Algorithmus lässt sich in vier Hauptschritten unterteilen:
1. Suche nach potentiellen Merkmalen: Als Grundlage dient die sogenannten Bild-Pyramide oder Gauß-Pyramide, die Pyramide ist unterteilt in Oktaven, die Elemente einer Oktave werden durch iteratives glätten
des Eingangsbild mit einem Gauß-Filter konstruiert.

2. Unterdrücken von schwachen Bildmerkmalen: Im zweiten Schritt werden Kandidaten die in Regionen mit einem niedrigen Kontrast oder entlang von Kanten liegen entfernt.

3. Bestimmung der Hauptorientierung: In diesem Schritt wird jedem Bildmerkmal das den Stabilitätsanforderungen aus Schritt zwei stand gehalten hat, eine Orientierung zugewiesen.

4. Extraktion des Merkmalsvektor: Im letzten Schritt wird aus den Bildpunkten einer quadratischen Region um den Merkmalspunkt der Merkmalsvektor erstellt.

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