علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های استخراج ویژگی و تأثیر آن‌ها بر دقت و کارایی ناوبری بصری

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 کارشناسی ارشد، دانشکده فناوری های نوین، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
2 استادیار، دانشکده فناوری های نوین، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران
3 استادیار، پژوهشگاه فضایی ایران، تهران، ایران
چکیده
استخراج ویژگی یکی از مراحل اساسی در ناوبری بصری است که تأثیر چشمگیری بر دقت تخمین موقعیت دارد. این مرحله به‌‌عنوان پایه فرآیند شناسایی و تمایز اشیاء و نقاط شاخص در تصاویر عمل کرده و در مراحل بعدی، مانند تطابق ویژگی‌ها و ردیابی حرکت، نقش حیاتی ایفا می‌کند. این مقاله تأثیر الگوریتم‌های استخراج ویژگی بر دقت تخمین موقعیت در ناوبری بصری را بررسی کرده و هدف اصلی آن تحلیل و مقایسه عملکرد الگوریتم‌های Harris، FAST، SIFT، CenSurE و ORB از نظر دقت در تخمین موقعیت و مدت زمان پردازش هر مرحله است. با استفاده از مجموعه داده‌های تصویری، میانگین خطاها و مدت زمان‌های پردازش برای هر الگوریتم محاسبه و نتایج به‌صورت مقایسه‌ای ارائه شده است. نتایج نشان می‌دهند که الگوریتم CenSurE به‌دلیل زمان پردازش کمتر، برای کاربردهای بلادرنگ و سایر کاربردهایی که نیازمند پردازش سریع هستند، ایده‌آل است. سرعت بالای این الگوریتم در پردازش ویژگی‌ها، آن را به گزینه‌ای مناسب برای این نوع کاربردها تبدیل می‌کند. در مقابل، الگوریتم Harris با وجود مدت زمان پردازش بیشتر، دقت بالایی در تخمین موقعیت و سنجش زوایای چرخشی دارد و در سناریوهایی که دقت بر سرعت اولویت دارد، گزینه‌ای کارآمد است. الگوریتم‌های FAST و SIFT نیز ترکیبی از سرعت و دقت را ارائه می‌دهند، الگوریتم FAST با زمان پردازش پایین، عملکرد مناسبی در محورهای افقی دارد و برای کاربردهایی با نیاز به پردازش سریع مناسب است، در حالی‌که Harris دقت بیشتری را در تخمین موقعیت فراهم می‌آورد. الگوریتم ORB نیز با سرعتی متوسط، عملکردی نسبتا قابل قبول را نشان می‌دهد، اما در برخی ویژگی‌های موقعیتی دقت کمتری دارد. این مقاله به درک عمیق‌تری از اثرات الگوریتم‌های استخراج ویژگی بر دقت تخمین موقعیت کمک کرده و بستر مناسبی برای تحقیقات آینده در این حوزه فراهم می‌سازد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]   F. Fraundorfer and D. Scaramuzza, "Visual odometry: Part ii: matching, robustness, optimization, and applications," IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 19, no. 2, pp. 78-90, 2012, https://doi.org/10.1109/MRA.2012.2182810.
[2]   P. T. Yap, X. Jiang, and A. C. Kot, "Two-dimensional polar harmonic transforms for invariant image representation," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, no. 7, pp. 1259-1270, 2010, https://doi.org/10.1109/TPAMI.2009.119.
[3]   S. Liu and X. Bai, "Discriminative features for image classification and retrieval," Pattern Recognition Letters, vol. 33, no. 6, pp. 744-751, 2012, https://doi.org/10.1016/j.patrec.2011.12.008.
[4]   J. Wang, Y. Li, Y. Zhang, C. Chao Wang, H. Xie, and G. Chen, "Notice of violation of IEEE publication principles: bag-of-features based medical image retrieval via multiple assignment and visual words weighting," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 30, no. 11, pp. 1996-2011, 2011, https://doi.org/10.1109/TMI.2011.2161673.
[5]   A. Andreopoulos and J. K. Tsotsos, "50 years of object recognition: Directions forward," Computer Vision and Image Understanding, vol. 117, no. 8, pp. 827-891, 2013, https://doi.org/10.1016/j.cviu.2013.04.005.
[6]   B. Kim, H. Yoo, and K. Sohn, "Exact order based feature descriptor for illumination robust image matching," Pattern Recognition, vol. 46, no. 12, pp. 3268-3278, 2013, https://doi.org/10.1016/j.patcog.2013.04.015.
[7]   P. Moreels and P. Perona, "Evaluation of features detectors and descriptors based on 3D objects," International Journal of Computer Vision, vol. 73, pp. 263-284, 2007, https://doi.org/10.1007/s11263-006-9967-1.
[8]   G. Takacs, V. Chandrasekhar, S. Tsai, D. Chen, R. Grzeszczuk, and B. Girod, "Rotation-invariant fast features for large-scale recognition and real-time tracking," Signal Processing: Image Communication, vol. 28, no. 4, pp. 334-344, 2013, https://doi.org/10.1016/j.image.2012.11.004.
[9]   J. M. Del Rincón, D. Makris, C. O. Uruñuela, and J. C. Nebel, "Tracking human position and lower body parts using Kalman and particle filters constrained by human biomechanics," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 41, no. 1, pp. 26-37, 2010, https://doi.org/10.1109/TSMCB.2010.2044041.
[10] S. Lazebnik, C. Schmid, and J. Ponce, "A sparse texture representation using local affine regions," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 27, no. 8, pp. 1265-1278, 2005, https://doi.org/10.1109/TPAMI.2005.151.
[11] L. Liu and P. Fieguth, "Texture classification from random features," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, no. 3, pp. 574-586, 2012, https://doi.org/10.1109/TPAMI.2011.145.
[12] A. C. Murillo, J. J. Guerrero, and C. Sagues, "Surf features for efficient robot localization with omnidirectional images," in International Conference on Robotics and Automation, Rome, Italy, 2007, pp. 3901-3907, https://doi.org/10.1109/ROBOT.2007.364077.
[13] N. Farajzadeh, K. Faez, and G. Pan, "Study on the performance of moments as invariant descriptors for practical face recognition systems," IET Computer Vision, vol. 4, no. 4, pp. 272-285, 2010, https://doi.org/10.1049/iet-cvi.2009.0140.
[14] C. Schmid, R. Mohr, and C. Bauckhage, "Comparing and evaluating interest points," in Sixth International Conference on Computer Vision (IEEE Cat. No. 98CH36271), Bombay, India, 1998, pp. 230-235, https://doi.org/10.1109/ICCV.1998.710723.
[15] C. Schmid, R. Mohr, and C. Bauckhage, "Evaluation of interest point detectors," International Journal of Computer Vision, vol. 37, no. 2, pp. 151-172, 2000, https://doi.org/10.1023/A:1008199403446.
[16] S. K. Sharma, K. Jain, and A. K. Shukla, "A comparative analysis of feature detectors and descriptors for image stitching," Applied Sciences, vol. 13, no. 10, 2023, Art. no. 6015, https://doi.org/10.3390/app13106015.
[17] N. Kosaka and G. Ohashi, "Vision-based nighttime vehicle detection using CenSurE and SVM," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 16, no. 5, pp. 2599-2608, 2015, https://doi.org/10.1109/TITS.2015.2413971.
[18] N. Govender, "Evaluation of feature detection algorithms for structure from motion," in 3rd Robotics and Mechatronics Symposium (ROBMECH 2009). Pretoria, South Africa, 2009, p 4.
[19] B. Herbert, "Surf: Speeded up robust features," Computer Vision and Image Understanding, vol. 110, no. 3, pp. 346-359, 2008.
[20] C. G. Harris and M. Stephens, "A combined corner and edge detector," in Alvey Vision Conference, Manchester, UK, 1988.
[21] D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," International Journal of Computer Vision, vol. 60, pp. 91-110, 2004, https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94.
[22] E. Rosten and T. Drummond, "Machine learning for high-speed corner detection," in Computer Vision–ECCV 2006: 9th European Conference on Computer Vision, Part I, A. Leonardis, H. Bischof, and A. Pinz, Eds. Springer, 2006, pp. 430-443, https://doi.org/10.1007/11744023_34.
[23] S. Gupta, M. Kumar, and A. Garg, "Improved object recognition results using SIFT and ORB feature detector," Multimedia Tools and Applications, vol. 78, no. 23, pp. 34157-34171, 2019, https://doi.org/10.1007/s11042-019-08232-6.
[24] E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, and G. Bradski, "ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF," in International Conference on Computer Vision, Barcelona, Spain, 2011, pp. 2564-2571, https://doi.org/10.1109/ICCV.2011.6126544.
[25] S. Li, "A review of feature detection and match algorithms for localization and mapping," in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 2017, 2nd International Seminar on Advances in Materials Science and Engineering, Singapore, 2017, Paper 012003, https://doi.org/10.1088/1757-899X/231/1/012003.
[26] S. Andolfo, F. Petricca, and A. Genova, "Rovers localization by using 3D-to-3D and 3D-to-2D visual odometry," in 8th International Workshop on Metrology for AeroSpace (MetroAeroSpace), Naples, Italy, 2021, pp. 334-339, https://doi.org/10.1109/MetroAeroSpace51421.2021.9511741.
[27] Y. Cheng, M. W. Maimone, and L. Matthies, "Visual odometry on the Mars exploration rovers-a tool to ensure accurate driving and science imaging," IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, no. 2, pp. 54-62, 2006, https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1638016.
دوره 18، شماره 1
1404
صفحه 38-52

  • تاریخ دریافت 15 آبان 1403
  • تاریخ بازنگری 29 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 04 اسفند 1403
  • تاریخ اولین انتشار 11 اسفند 1403