【摘 要】
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Interest point detectors are commonly employed to reduce the amount of data to be processed. The ideal interest point detector would robustly select those featu
【机 构】
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CDHK. Tongji University
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Interest point detectors are commonly employed to reduce the amount of data to be processed. The ideal interest point detector would robustly select those features which are most appropriate or salient for the application and data at hand. This paper shows that interest points are geometrically stable under different transformations.This property makes interest points very successful in the context of image matching. To measure this property quantatively, we introduce a evaluation criterion: repeatability rate.
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