Features from Accelerated Segment Test
Features from Accelerated Segment Test (FAST), que l'on peut traduire par caractéristiques issues de tests accélérés de segments, est un algorithme de détection de caractéristique et un descripteur, présenté par des chercheurs de l'université de Cambridge pour la première fois en 2006[1]. Il est utilisé dans le domaine de vision par ordinateur, pour des tâches de détection d'objet ou de reconstruction 3D.
L'algorithme fonctionne en deux étapes[2] : dans la première étape, un test de segment basé sur les luminosités relatives est appliqué à chaque pixel de l'image traitée ; la deuxième étape permet d'affiner et de limiter les résultats par la méthode dite de non-maximum suppression.
Voir aussi
- Extraction de caractéristique en vision par ordinateur
- Détection de blob
- Scale-invariant feature transform (SIFT)
- Gradient Location and Orientation Histogram (GLOH)
- Local Energy based Shape Histogram (LESH)
Notes et références
- (en) Edward Rosten et Tom Drummond, « Machine learning for high-speed corner detection », dans 9th European Conference on Computer Vision, Graz, Autriche, (lire en ligne), p. 430-443.
- (en) Adam Schmidt, Marek Kraft et Andrzej Kaziński, « An evaluation of image feature detectors and descriptors for robot navigation », dans Computer Vision and Graphics: Second International Conference, Varsovie, (ISBN 9783642159060, lire en ligne), p. 252-253.
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