Какие бесплатные альтернативы SIFT / SURF можно использовать в коммерческих приложениях?

Насколько я понимаю, SURF и SIFT защищены патентами.
Существуют ли альтернативные методы, которые можно свободно использовать в коммерческом приложении?

Для получения дополнительной информации о патенте проверить: http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

Авторы SIFT и SURF требуют лицензионных сборов за использование своих оригинальных алгоритмов.

Я провел некоторое исследование ситуации и вот возможные альтернативы:

Детектор ключевых точек:

• Детектор углов Harris
• Харрис-Лаплас - масштабно-инвариантная версия детектора Харриса (также существует аффинно-инвариантная версия, представленная Миколайчиком и Шмидтом, и я считаю, что она также не защищена патентом).
• Multi-Scale Oriented Patches (MOP) - несмотря на то, что он запатентован, детектор в основном является многомасштабным Harris, поэтому с этим проблем не возникнет (дескриптор представляет собой 2D-вейвлет-преобразованный патч изображения)
• Фильтр LoG - поскольку запатентованный SIFT использует приближение DoG (разность по Гауссу) к LoG (лапласиан по Гауссу) для локализации точек интереса по шкале, только LoG можно использовать в модифицированном, не патентованном алгоритме, хотя реализация может работать немного медленнее
• БЫСТРЫЙ
• BRISK (включает дескриптор)
• ORB (включает дескриптор)
• KAZE - бесплатный в использовании дескриптор M-SURF (модифицированный для нелинейного масштабного пространства KAZE), превосходящий как SIFT, так и SURF
• A-KAZE - ускоренная версия KAZE, бесплатная для использования, дескриптор M-LDB (модифицированный быстрый двоичный дескриптор)

Дескриптор ключевой точки:

• Нормализованный градиент - простое, рабочее решение
• PCA преобразованный патч изображения
• Вейвлет-преобразованный патч изображения - подробности приведены в документе MOP, но могут быть реализованы по-разному, чтобы избежать выдачи патента (например, с использованием другой вейвлет-базы или другой схемы индексации)
• Гистограмма ориентированных градиентов
• глох
• Леш
• BRISK
• ORB
• ИГРА
• БОД

Обратите внимание, что если вы назначите ориентацию на точку интереса и соответственно повернете участок изображения, вы получите вращательную инвариантность бесплатно. Даже углы Харриса вращательно инвариантны, и дескриптор может быть сделан таким же образом.

Некоторое более полное решение сделано в Hugin, потому что они также изо всех сил пытались иметь беспатентный детектор точки интереса.

Существует относительно новый метод, который вы можете рассмотреть: BRISK , бинарные робастные инвариантные масштабируемые ключевые точки:

В этой статье мы предлагаем BRISK, новый метод обнаружения, описания и сопоставления ключевых точек. Всесторонняя оценка эталонных наборов данных показывает адаптивную, высококачественную производительность BRISK, как в современных алгоритмах, хотя и при значительно более низких вычислительных затратах (в некоторых случаях на порядок быстрее, чем SURF). Ключ к скорости лежит в применении нового детектора на основе FAST в масштабном пространстве в сочетании со сборкой дескриптора цепочки битов из сравнений интенсивности, полученных путем специальной выборки каждой окрестности ключевой точки.

Он не имеет патентов и бесплатен в использовании (как рассказал автор алгоритма).

Не доверяйте никому здесь, поговорите с адвокатом. Правовой мир несколько отличается от нашего, если можно так выразиться. В зависимости от того, что именно вы хотите сделать (и где и т. Д.), Может быть решение, в котором вы можете использовать SURF или SIFT. В прошлом я был удивлен, как, казалось бы, сильные лицензии можно преодолеть.

Я бы лучше посмотрел на KAZE / AKAZE, которые одинаково хорошо работают со значительным ускорением. Случаи деформации также допускаются. OpenCV недавно получил реализацию через GSoC 2014. Вы можете найти ее здесь . Его учебник OpenCV также присутствует здесь .