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Los descriptores binarios de puntos clave proporcionan una alternativa eficiente a sus competidores de punto flotante, ya que permiten un procesamiento más rápido mientras requieren menos memoria. En este documento, proponemos un nuevo marco para aprender un descriptor binario extremadamente compacto que llamamos Bin Boost y que es muy robusto a cambios de iluminación y perspectiva. Cada bit de nuestro descriptor se calcula con una función de hash binario mejorada, y mostramos cómo optimizar eficientemente las diferentes funciones de hash para que se complementen entre sí, lo cual es clave para la compacidad y robustez. Las funciones de hash se basan en aprendices débiles que se aplican directamente a los parches de imagen, lo que nos libera de cualquier representación intermedia y nos permite aprender automáticamente la configuración de agrupamiento de gradientes de imagen del descriptor final. Nuestro descriptor resultante supera significativamente a los descriptores binarios de última generación y tiene un rendimiento similar al de los mejores descriptores de punto flotante a una fracción del tiempo de emparejamiento y del espacio de memoria requeridos.
Trzcinski et al. (Sat,) estudiaron esta cuestión.