"画像のための局所特徴記述子を生成するための方法であって、画像のための複数のスケール空間からの第1のスケール空間内のポイントを識別することと、前記複数のスケール空間中のスケール空間ごとに複数の配向マップを取得することと、対応する複数の平滑化配向マップを取得するために前記複数の配向マップの各々を平滑化することと、前記ポイントのための局所特徴記述子を生成するために、前記複数のスケール空間からの2つ以上のスケール空間に対応する複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることと、を含む、方法。前記複数のスケール空間を取得するために前記画像を漸進的に平滑化することを更に含み、前記複数の平滑化配向マップ内の配向マップの前記平滑化が前記配向マップのスケール空間レベルに比例する、請求項1に記載の方法。前記複数の配向マップの各々が、対応する画像微分の非負値から取得される場合に、前記複数のスケール空間の各々について複数の画像微分を取得することをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記ポイントが、前記複数のスケール空間内の位置のサブセットからのサンプルポイントである、請求項1に記載の方法。位置の前記サブセットが、対象物についての予想パターンに基づいて選択される、請求項4に記載の方法。前記位置のサブセットが、前記画像内の識別キーポイントに基づいて選択され、キーポイントが、イメージング条件の変化に対してロバストであると識別されているポイントである、請求項4に記載の方法。前記2つ以上のスケール空間が、前記第1のスケール空間と、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の一つ以上の追加のスケール空間とを含む、請求項1に記載の方法。前記局所特徴記述子が、前記ポイントの中心上に分散されたサンプルポイントの空間プーリングによって定義されたカーネルプーリング構成を有する、請求項1に記載の方法。複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることは、第1の平滑化配向マップ上の第1の複数のポイントをサンプリングすること、第2の平滑化配向マップ上の第2の複数のポイントをサンプリングすること、を含み、前記第1の複数のポイントが、前記ポイントの位置と同心の第1のリングに配置され、前記第2の複数のポイントが、前記ポイントの前記位置と同心の第2のリングに配置され、前記第2の平滑化配向マップが、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の第2のスケール空間に対応する、請求項1に記載の方法。複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることは、第3の平滑化配向マップ上の第3の複数のポイントをサンプリングすることを含み、前記第3の複数のポイントが、前記ポイントの前記位置と同心の第3のリングに配置され、前記第3の平滑化配向マップが、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の第3のスケール空間に対応する、請求項4に記載の方法。前記第2のリングが、前記第1のリングの第1の半径よりも大きい第2の半径を有し、前記第3のリングが、前記第2のリングの前記第2の半径よりも大きい第3の半径を有する、請求項10に記載の方法。各スケール空間のための前記複数の配向マップが、複数の異なる配向のための配向マップを含む、請求項1に記載の方法。各配向マップが、単一の対応する平滑化配向マップに分解する、請求項1に記載の方法。前記複数の平滑化配向マップの前記ばらばらのサンプリングから複数の配向勾配ヒストグラムを構築することを更に含み、前記局所特徴記述子が前記複数のヒストグラムを含む、請求項1に記載の方法。前記複数の配向マップが、同じ平滑化係数を使用して平滑化され、前記第1のスケール空間が、前記2つ以上のスケール空間のうちの1つであり、第2のスケール空間が、前記第1のスケール空間に対して所望の平滑化を達成するように選択される、請求項1に記載の方法。画像を取得するように適応された入力インターフェースと、一つ以上の画像についての局所特徴記述子を記憶する記憶装置と、前記入力インターフェースと前記記憶装置とに結合された処理回路と、を具備し、前記処理装置は、画像のための複数のスケール空間からの第1のスケール空間内のポイントを識別することと、前記複数のスケール空間中のスケール空間ごとに複数の配向マップを取得することと、対応する複数の平滑化配向マップを取得するために前記複数の配向マップの各々を平滑化することと、前記ポイントのための局所特徴記述子を生成するために、前記複数のスケール空間からの2つ以上のスケール空間に対応する複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることと、を行うように構成された、画像処理装置。前記2つ以上のスケール空間が、前記第1のスケール空間と、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の一つ以上の追加のスケール空間とを含む、請求項16に記載の装置。前記処理装置は、前記複数のスケール空間の各々について複数の画像微分を取得するように更に構成され、前記複数の配向マップの各々が、対応する画像微分の非負値から取得される、請求項16に記載のデバイス。前記ポイントが、前記複数のスケール空間内の位置のサブセットからのサンプルポイントである、請求項16に記載の装置。前記局所特徴記述子が、前記ポイントの中心上に分散されたサンプルポイントの空間プーリングによって定義されたカーネルプーリング構成を有する、請求項16に記載の装置。複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることは、第1の平滑化配向マップ上の第1の複数のポイントをサンプリングすること、た、サンプリングすることと、第2の平滑化配向マップ上の第2の複数のポイントをサンプリングすること、を含み、前記第1の複数のポイントが、前記ポイントの位置と同心の第1のリングに配置され、前記第2の複数のポイントが、前記ポイントの前記位置と同心の第2のリングに配置され、前記第2の平滑化配向マップが、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の第2のスケール空間に対応する、請求項16に記載のデバイス。複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることは、第3の平滑化配向マップ上の第3の複数のポイントをサンプリングすることを更に含み、前記第3の複数のポイントが、前記ポイントの前記位置と同心の第3のリングに配置され、前記第3の平滑化配向マップが、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の第3のスケール空間に対応する、請求項21に記載の装置。前記処理装置は、前記複数の平滑化配向マップの前記ばらばらのサンプリングから複数の配向勾配ヒストグラムを構築するように更に構成され、前記局所特徴記述子が前記複数のヒストグラムを含む、請求項16に記載の装置。前記複数の配向マップが、同じ平滑化係数を使用して平滑化され、前記第1のスケール空間が、前記2つ以上のスケール空間のうちの1つであり、第2のスケール空間が、前記第1のスケール空間に対して所望の平滑化を達成するように選択される、請求項16に記載の装置。画像のための複数のスケール空間からの第1のスケール空間内のポイントを識別するための手段と、前記複数のスケール空間中のスケール空間ごとに複数の配向マップを取得するための手段と、対応する複数の平滑化配向マップを取得するために前記複数の配向マップの各々を平滑化するための手段と、前記ポイントのための局所特徴記述子を生成するために、前記複数のスケール空間からの2つ以上のスケール空間に対応する複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングするための手段と、を具備する、画像処理装置。前記複数のスケール空間の各々について複数の画像微分を取得するための手段を更に含み、前記複数の配向マップの各々が、対応する画像微分の非負値から取得される、請求項25に記載の装置。前記ポイントが、前記複数のスケール空間内の位置のサブセットからのサンプルポイントである、請求項25に記載の装置。前記2つ以上のスケール空間が、前記第1のスケール空間と、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の一つ以上の追加のスケール空間とを含む、請求項25に記載の装置。前記局所特徴記述子が、前記ポイントの中心上に分散されたサンプルポイントの空間プーリングによって定義されたカーネルプーリング構成を有する、請求項25に記載の装置。複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングするための手段は、第1の平滑化配向マップ上の第1の複数のポイントをサンプリングするための手段と、第2の平滑化配向マップ上の第2の複数のポイントをサンプリングするための手段と、を含み、前記第1の複数のポイントが、前記ポイントの位置と同心の第1のリングに配置され、前記第2の複数のポイントが、前記ポイントの前記位置と同心の第2のリングに配置され、前記第2の平滑化配向マップが、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の第2のスケール空間に対応する、請求項25に記載の装置。複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングするための手段は、第3の平滑化配向マップ上の第3の複数のポイントをサンプリングするための手段を更に含み、前記第3の複数のポイントが、前記ポイントの前記位置と同心の第3のリングに配置され、前記第3の平滑化配向マップが、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の第3のスケール空間に対応する、請求項30に記載の装置。前記複数の平滑化配向マップの前記ばらばらのサンプリングから複数の配向勾配ヒストグラムを構築するための手段を更に含み、前記局所特徴記述子が前記複数のヒストグラムを含み、請求項25に記載の装置。装置中で動作可能な一つ以上の命令を備えるプロセッサ可読媒体であって、処理回路によって実行されたとき、画像のための複数のスケール空間からの第1のスケール空間内のポイントを識別することと、前記複数のスケール空間中のスケール空間ごとに複数の配向マップを取得することと、対応する複数の平滑化配向マップを取得するために前記複数の配向マップの各々を平滑化することと、前記ポイントのための局所特徴記述子を生成するために、前記複数のスケール空間からの2つ以上のスケール空間に対応する複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることと、を前記処理回路に行わせる、プロセッサ可読媒体。前記2つ以上のスケール空間が、前記第1のスケール空間と、前記第1のスケール空間よりも低い解像度の一つ以上の追加のスケール空間とを含む、請求項33に記載のプロセッサ可読媒体。次に、図面を参照しながら様々な実施形態について説明する。図面全体にわたって、同様の要素を指すのに同様の参照番号を使用する。以下の記述では、説明のために、一つ以上の実施形態の完全な理解を与えるために多数の具体的な詳細を記載する。ただし、そのような一つ又は複数の実施形態は、これらの具体的な詳細なしに実施され得ることは明らかであろう。他の例では、一つ以上の実施形態の説明を円滑にするために、よく知られている構造及びデバイスをブロック図の形態で示す。概観デイジー記述子の生成を改善するための技法が提供される。平滑化畳み込み配向マップの数を3から1に低減し、それによって、デイジー記述子を生成するために必要とされるメモリの量を低減する、修正デイジー記述子方法が提供される。具体的には、各配向マップから複数の平滑化配向マップを生成する代わりに、各スケール空間レベルの即ち、対応する配向画像微分の非負値を含む配向マップごとにただ1つの平滑化配向マップが生成される。次いで、デイジー記述子の生成においてより高いスケール空間の平滑化配向マップが使用される。これを行うために、スケール空間ピラミッドのより高いスケールは、通常ならば、元のデイジー記述子を生成する際に使用された配向マップごとの複数の平滑化配向マップによって取得されたであろう解像度を近似するように特に選択され得る。さらに他の実装形態では、スケール空間ピラミッドのより高いスケールは、従来のデイジー記述子プロセスによって採用されたであろう解像度を顧慮せずに選択され得る。スケール空間ピラミッドの複数のレベルにわたって修正デイジー記述子を生成することにより、そのような修正デイジー記述子がノイズに対してよりロバストにもなることに留意されたい。元のデイジー記述子アルゴリズムは、より細かい現在のスケール及びより粗いより高いスケール平滑化配向マップを導出するために単一のスケール空間レベルを使用し、それによってスケール空間ピラミッドの単一のレベルを利用する。対照的に、本手法は、ピラミッドのスケール空間レベルが高いほどノイズのより少ない勾配値が生成されるので、ノイズに対してより安定している。この理由は、より大きいカーネルを用いて画像を平滑化することにより、配向マップを生成する微分演算によって増幅され得る高周波ノイズが除去されるからである。例示的な対象物認識プロセス図1は、効率的に生成されたデイジー記述子を使用することによってクエリ画像上で対象物認識を実行するための機能段階を示すブロック図である。画像キャプチャ段階102において、クエリ画像108が撮像されるか又は他の方法で取得され得る。例えば、クエリ画像108は、デジタルキャプチャ画像を取得するために、一つ以上の画像センサ及び/又はアナログデジタル変換器を含み得る、撮像装置によって撮像され得る。画像センサ例えば、電荷結合装置CCD、相補型金属半導体CMOSは光を電子に変換し得る。電子はアナログ信号を形成し得、次いで、そのアナログ信号は、アナログデジタル変換器によってデジタル値に変換される。このようにして、画像Ix,yを、例えば、対応する色、照度、及び/又は他の特性をもつ複数の画素として定義し得るデジタルフォーマットで画像108は撮像され得る。次いで、画像処理段階104において、撮像された画像108は、対応するスケール空間例えば、ガウススケール空間を生成し120、特徴/ポイント検出を実行し122、スケール空間ごとに配向画像微分を取得し119、画像微分から配向マップ生成を実行し121、及び/又はスケール空間中の局所特徴記述子例えば、修正デイジー記述子生成を実行する128ことによって処理される。画像比較段階106において、取得された記述子128を使用して、既知の記述子のデータベース131との特徴マッチング130を実行する。記述子データベース131中の記述子は、スケール空間中の局所特徴記述子を抽出することによって同様に生成され得る。即ち、複数のテスト画像について、記述子が事前に生成され、記述子データベース131に記憶され得る。次いで、特徴マッチングが正しいことを確認するために、ポイントマッチングに対する幾何学的検証又は整合性検査132が例えば、マッチングしている記述子に基づいて実行されて、マッチング結果134を与え得る。このようにして、クエリ画像又はそのクエリ画像中の対象物が、ターゲット画像109又は対象物のデータベースと比較され及び/又はそれから識別され得る。画像中の特徴検出を実行するために、スケール不変特徴変換SIFTを含む、幾つかのアルゴリズムが開発されている。画像中の特定の対象物の検出への第1のステップは、それの局所特徴に基づいてクエリ対象物を分類することである。その目的は、例えば、照明、画像ノイズ、回転、スケーリング、及び/又は視点の小さい変化に対して不変及び/又はロバストである特徴を識別し、選択することである。即ち、クエリ画像と比較ターゲット画像との間には照明、画像ノイズ、回転、スケール、及び/又は視点の差があるにもかかわらず、これらの2つの画像間のマッチングが発見されなければならない。デイジー記述子は、高密度マッチング及びパッチ対応問題においてSIFT記述子よりも良好で高速のマッチング性能を示している。SIFT記述子に勝るデイジー記述子の重要な利点は、デイジー記述子が、異なる解像度において配向微分の空間ビニングを使用することである。詳細には、デイジー記述子生成の際に、ビンがポイントからさらに離れて位置するほど、空間ビンサイズはより大きくなる。これにより、デイジー記述子は回転及びスケール変化に対してよりロバストになる。例示的で典型的なデイジー記述子生成デイジー記述子は、対象物の2つの視点間の対応を発見するために定義される。マッチングには2つの画像中のあらゆる画素が対応することが望まれるので、これを達成するための効率的な方法は、次いで比較され得る画像のための一つ以上の記述子を定義することである。スケール不変特徴変換SIFT並びに勾配位置及び配向ヒストグラムGLOHなど、従来の記述子は、最初に画像の配向微分をとり、次いで、配向ヒストグラムを用いて指定された空間領域における配向微分を表すことによって記述子を構築する。この手順は、対応するヒストグラムビンのあらゆる画素勾配について3線補間即ち、空間に対して2、及び配向に対して1を計算することを必要とするので、計算量的に厳しい。デイジー記述子は、配向微分の線形補間の代わりに平滑化例えば、ガウス平滑化を使用することによってこの問題を克服する。さらに、デイジー記述子を生成するために使用される空間ビニングレイアウト即ち、複数のレベルの平滑化配向マップにわたってポイントから出るより大きいビンは、スケール、位置、及び配向変化に対するさらなるロバストネスを与える。概して、典型的なデイジー記述子を生成するために、画像は、まず処理されて、スケール空間が取得される。スケール空間は処理されて、対応する配向微分即ち、配向マップが取得される。複数の異なる平滑化係数を使用して各配向微分が平滑化されて、配向微分ごとに複数の平滑化畳み込み配向マップが取得される。次いで、複数の平滑化配向マップが使用されてデイジー記述子が生成される。図2に、一例による、デイジー記述子を生成するために使用されるスケール空間と配向マップとの生成を示す。最初に、デジタル画像Ix,y201が漸進的に平滑化/ぼかされて、スケール空間ピラミッド202が構築され得る。画像スケール空間ピラミッド202は、スケール空間が空間とスケールの両方においてサンプリングされる離散的表現である。ぼかし平滑化は、概して、スケールcσにおいてぼかし/平滑化関数Gx,y,ciσ平滑化関数gciσとしても表されるを用いて元の画像Ix,yを畳み込むことに関与し、従って、スケール空間Lx,y,ciσは次式のように定義される。一例では、スケール空間ピラミッド202はガウススケール空間ピラミッドであり得る。従って、平滑化/ぼかし関数Gはガウスカーネルであり得、ciσは、画像Ix,yをぼかすために使用されるガウス関数Gのスケーリング又は平滑化係数を示す。乗数ciが変化するにつれてci:c0<c1<c2<c3<c4、スケーリング係数ciσが変化し、画像Ix,yの漸進的なぼかし/平滑化が得られる。ここで、標準偏差σステップサイズは、スケーリング/平滑化係数例えば、ガウスカーネルの幅を取得する際に使用され、従って、スケーリング/平滑化係数ciσはσiによって表される即ち、σi=ciσ。ぼけた画像スケール空間Lを生成するために画像Ix,y201が平滑化関数Gを用いて増分的に畳み込まれるとき、ぼけた画像スケール空間Lは、スケール空間において一定ファクタcだけ分離される。ぼけた平滑化画像スケール空間Lの数が増加し、スケール空間ピラミッド202のために与えられる近似が連続的空間に近づくにつれて、2つの隣接するスケールは1つのスケールに近づく。一例では、画像スケール空間Lはオクターブによってグループ化され得、オクターブは、標準偏差σの値の倍化に対応し得る。さらに、乗数ci例えば、c0<c1<c2<c3<c4...の値は、オクターブごとに固定数の画像スケール空間Lが取得されるように選択される。スケール空間及びスケールの比は、インパルス応答がピラミッド202の全てのレベルにおいて同じになるように、一定に保持され得る。一例では、スケーリングの各オクターブは、明示的な画像サイズ変更に対応し得る。従って、画像Ix,y201が漸進的ぼかし/平滑化関数Gによってぼかされる/平滑化されるにつれて、画素の数は漸進的に低減される。スケール空間について、スケールレベルは、指数関数的に構成され得、例えば整数2のべき乗として構成され得る例えば、σi=2i、i=0、0.25、0.5、0.75、1、1.25、1.5、1.75、2、...、3、...。他の例では、2の平方根又はさらにより小さいスケーリングステップなど、より近接したスケール間隔が必要とされ得る。別の例では、ピラミッドのスケール空間レベルは、2sSとして定義され得、ただし、Sは各オクターブの解像度を定義し、sは、正の整数kについて、1とkとの間のスケールレベルである。例えば、上記の例ではS=4であり、従って、k={1,2,3,4}について、オクターブ0スケールレベル標準偏差はσi={0,0.25,0.5,0.75,1}である。従来のデイジー記述子アルゴリズムでは、スケール空間ピラミッド202は実際に生成されないことに留意されたい。代わりに、画像201は単にぼかされ/平滑化され、デイジー記述子は画像201の平滑化バージョンから生成される。例えば、スケール空間ピラミッド202の他のレベルを生成することなしに平滑化画像204のみが生成され得る。この例では、複数の画像微分203は複数の画像微分を含み得る。スケール空間204ごとに、異なる配向例えば、X、Y、Z、W配向に対応する、複数の画像微分δX221、δY223、δZ225、及びδW227が生成されることに留意されたい。第3に、次いで、対応する配向マップ206を取得するために画像微分203が処理される。ここに示す例では、対応する配向マップを生成するために、画像微分の各値に演算子が適用される。例えば、...演算子は、任意の負値δをとり、そのδを次式のように0に設定し得る。例えば、第1の画像微分δX221は、対応する配向マップγX208を有し、第2の画像微分δY223は、対応する配向マップγY210を有し、第3の画像微分δZ225は、対応する配向マップγZ212を有し、第4の画像微分δW227は、対応する配向マップγW213を有する。図3に、複数の画像微分203の画像微分221が、複数の勾配配向を有する画素をどのように含み得るかを示す。演算子又は関数は、対応する画像微分の負の画素勾配値を0に設定するクリッピング関数であり得る。図4、図5、及び図6に、配向マップがスケール空間レベルからどのように生成され得るかを示す。スケール空間レベル204は画像201の平滑化バージョンであり得る。この例では、n画素×m画素の画像空間が使用され得る例えば、n=m及び/又はn≠m。図4に、x配向に沿った配向マップの生成を示す。複数の値δxijを有する対応する画像微分221を生成するために、スケール空間レベル204の画素勾配値βijにx配向に沿ってxフィルタ[-101]が適用される。xフィルタは、画像スケール空間レベル204の各行に沿ってx配向にシフト様式で適用され、xフィルタ[-101]の0値を中心とする。例えば、画素勾配値β11では、x配向値δx11は0xβ111xβ12=β12に等しい。同様に、画素勾配値β12では、x配向値δx12は-1xβ110xβ121xβ13に等しい。同様に、画素勾配値β13では、x配向値δx13は-1xβ120xβ131xβ14に等しい。画像微分221を生成するために、このプロセスは、スケール空間レベル204の各行にわたってxフィルタを移動することによって繰り返される。次いで、複数の値γxを有する対応する配向マップ208を取得するために、画像微分221の各値δxに演算子が適用される。演算子を使用して各配向マップ値γを計算する際に、配向に沿った正の微分のみが使用されることに留意されたい。例えば、δ12=-4である場合、γ12=0である。一般に、特定の画素勾配値δij<0である場合、γij=0である。従って、画素勾配値δij>0のみが配向値の計算に寄与する。図5に、y配向に沿った配向マップの生成を示す。yフィルタは、スケール空間レベル204の各列に沿ってy配向にシフト様式で適用され、yフィルタ[-101]の0値を中心とする。例えば、画素勾配値β11では、y配向値δy11は0xβ111xβ21=β21に等しい。同様に、画素勾配値β21では、y配向値δy21は-1xβ110xβ211xβ31に等しい。同様に、画素勾配値β31では、y配向値δy31は-1xβ210xβ311xβ41に等しい。画像微分223を生成するために、このプロセスは、スケール空間レベル204の各列にわたってyフィルタを移動することによって繰り返される。次いで、複数の値γyを有する対応する配向マップ210を取得するために、画像微分223の各値δyに演算子が適用される。一例では、x配向は0度であり得、y配向は90度であり得る。異なる配向について複数の追加の画像微分が生成され得る。例えば、0度画像微分の負数をとることによって180度配向画像微分が取得され得る。同様に、90度画像微分の負数をとることによって270度配向画像微分が取得され得る。このようにして、4つの配向マップが取得され得る即ち、0度、90度、180度、及び270度。さらに他の実装形態では、45度、135度、225度、及び415度など、他の配向について追加の配向マップが取得され得る。図6に、z配向に沿った配向マップの生成を示す。そのようなz配向は、例えば、x配向とy配向との間にあり得る。幾つかの実装形態では、そのようなz配向マップ212は、フィルタ例えば、[-101]を対角線方向にシフトすることによって生成され得る。しかしながら、代替的に、z配向マップ212を取得するためにステアラブルフィルタ602が使用され得る。ステアラブルフィルタ602は、z方向に沿って画像微分225を取得するために、2つの他の画像微分例えば、x配向画像微分221及びy配向画像微分223を線形的に結合し得る。具体的には、そのような線形結合は、対応するz配向画像微分値δzを取得するために、対応する配向画像微分値δxとδyとを結合する。x配向画像微分221とy配向画像微分223の特定の線形結合は、探索されている特定の画像微分配向に依存し得る。例えば、45度画像微分配向が探索されている場合、対応する微分値δzijを取得するために、x配向画像微分221の画像微分値δxijとy配向画像微分223の画像微分値δyijとが結合され得る。このようにして、45度の様々な倍数が取得され得る。同様に、15度又は30度の倍数などの他の配向マップが取得され得る。概して、角度φについて、対応する画像微分値は次式ように取得され得る。前述のように、次いで、複数の値γzを有する対応する配向マップ212を取得するために、画像微分225の各値δzに演算子が適用される。従って、複数の配向マップが取得され得、配向マップの数は、探索される精度、利用可能な処理リソース、及び/又は利用可能なメモリリソースの関数であり得る。例えば、様々な実装形態は、4個、8個、12個、16個、20個、24個などの配向マップを使用し得る。幾つかの実装形態では、配向マップ間の角度は同じであり得る例えば、90度、45度、30度、20度、15度、10度など。再び図2を参照すると、1つの手法によれば、スケール空間レベル204ごとに複数の配向マップ206が生成された後、平滑化畳み込み配向マップ214、216、及び218中の各画素は、ガウス重みをもつ配向微分の空間プーリングに対応する。Z配向のこの例では、配向マップ212ごとに3つの平滑化配向マップ214、216、及び218が生成される。畳み込み演算は、配向マップの値をスケーリングする/ぼかす平滑化係数αiを効果的に適用する。この例では、そのような平滑化ファクタは、第1のスケーリングファクタσj例えば、対応するスケール空間のスケーリングファクタと、第2のスケーリングファクタαi例えば、平滑化配向マップのレベルごとに変化するスケーリングファクタとの積として表され得る。同様の様式で、平滑化配向マップは、異なる配向例えば、配向X、Y、Z、W、...を有する対応する配向マップごとに生成され得る。図7に、デイジー記述子の典型的な生成を示す。スケール空間204中の識別ポイント702例えば、キーポイント、サンプルポイント、画素などについて、平滑化配向マップ215、217、及び219をばらばらにサンプリングすることによってデイジー記述子が取得され得る。これは、ポイント702の中心上に分散された空間プーリング構成例えば、ガウスプーリングによって達成され得る。この例では、空間プーリング構成は、異なる平滑化配向マップ215、217、及び219上の複数の同心リング704、706、及び708として定義され得る。同心リング704、706、及び708は、識別ポイント702に対応するサンプルポイント703に対して同心である。各同心リング704、706、及び708は、リングの外周に沿った複数のばらばらにサンプリングされたポイント710、712、及び714を含み得る。各ばらばらにサンプリングされたポイント710、712、及び714は、セル716、718、及び720即ち、円の中心として働き得、サンプルポイントがポイント702からさらに離れて移動するにつれてセルサイズ即ち、半径がサイズ増加する。一例では、空間プーリング構成は、3つの同心リング704、706、及び708に沿って24個のポイントを含み得、45度だけ分離されたリング704、706、及び708ごとに8つのサンプルポイント例えば、従って8つのセルがある。xマークは、デイジー記述子を構築するためのポイントo702の周りのサンプリングポイント又は位置に対応する。この演算は配向ごとに行われ、配向勾配ヒストグラムHOG:histogramoforientedgradientsをもたらす。次いで、デイジー記述子例えば、配向ヒストグラムが、サンプルポイントの各々に関する情報を含めることによって構築され得る。図7において、各円は、半径が平滑化係数の標準偏差に比例する領域を表し得、x符号は、平滑化配向マップ中の各円の中心にあるサンプリングポイント又は画素位置を表す。これらの円の領域を重複させることによって、領域間の平滑な遷移が達成され得、並進、回転及びスケール誤差に対するある程度のロバストネスが獲得され得る。図2~図7の平滑化配向マップによって示すようにポイント702及び対応するサンプルポイントを定義しているので、デイジー記述子が構築され得る。画像座標u0,v0に位置するポイント702のヒストグラムhΣu,vは次式のようにベクトルとして表され得る。あるポイントについてのデイジー記述子は、そのポイントの位置を中心とする同心円上にあり、平滑化の量が円の半径に比例し得る、平滑化配向マップからの値から作られたベクトルによって定義され得る。従って、位置u,vにおけるポイントについてのデイジー記述子は次式として与えられ得る。但し、lju,v,Riは、jによって与えられる方向/配向例えば、4方向、8方向などにおける位置u,vにおけるポイント702からの距離がRjである画素位置である。ここで、下付きVは、単一の平滑化配向マップレベルにおけるヒストグラムの数を表す。図7における例では、これはレイヤごとに8つのヒストグラムである。式4A、式4B、式4C、及び式5は、3つの平滑化畳み込み配向マップレベルが使用されることを仮定しているが、他の実装形態では追加の数のレベルが使用され得ることに留意されたい。図7に示すように平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることは、SIFTと比較して計算時間を節約させるが、デイジー記述子を記憶するために必要とされるメモリのサイズを増加させる。特に、スケール空間ピラミッド202上で検出されたポイントではメモリ複雑さがより不良になる。M×N画像では、SIFT記述子と比較して、デイジー記述子のために24×M×Nの合計追加メモリが必要とされる。この理由は、デイジー記述子を計算するために、スケール空間ピラミッド202のスケールレベルごとに24個の追加の平滑化畳み込み配向マップ即ち、3つの平滑化配向マップスケール×平滑化配向マップ当たりの8つの配向が必要とされるからである。メモリ複雑さは、Sスケールレベルをもつスケール空間では、さらに24×M×N×Sに増加する。従って、デイジー記述子を生成するために必要とされるメモリのサイズを低減するための方法が有益であろう。一態様によれば、スケール不変デイジー記述子抽出のメモリ複雑さは、すでに構築されているガウススケール空間を使用することによって8×M×N×Sに低減され得る。デイジー記述子のパラメータは、スケール空間ピラミッドの複数のスケール空間レベルからデイジー記述子を抽出するように調整される。例示的な改善されたスケール空間上デイジー記述子デイジー記述子を生成するために必要とされるメモリのサイズのそのような低減を達成するための1つの方法は、配向マップ208、210、212及び213の各々について複数例えば、3つの平滑化畳み込み配向マップを計算することを回避することである。式6、式7、及び式8において、式1の平滑化フィルタgΣ1は、全体的な又は得られた平滑化/スケーリングを表し得る。しかしながら、スケール空間ピラミッドのスケール空間のスケーリング係数σjを適切に選択することによって、デイジー記述子は、配向マップごとに複数の平滑化配向マップを計算する必要なしに、スケール空間ピラミッドのすでに計算されているスケール空間を使用して計算され得る。図8に、配向マップごとに複数の平滑化配向マップを生成する必要を回避するより効率的な一例による、修正デイジー記述子を生成するために使用されるスケール空間と配向マップとの生成を示す。画像Ix,y801が、異なるカーネル幅において平滑化カーネルを用いて畳み込まれて、スケール空間ピラミッド802が取得される。図2の場合のように、ピラミッド802の各スケール空間レベル804の配向微分が生成されて、複数の画像微分δx821、δy823、δz825、及びδw827が取得される。次いで、画像微分ごとに、図2の場合のように、対応する配向マップが取得される。画像の微分をとり、平滑化することは、平滑化し、次いで微分をとることに等価であることがわかる。この性質を使用して、後続の平滑化配向マップが配向マップごとに3つから1つに低減され得るような方法で画像Ix,y801の平滑化を実行することによって図2及び図7に示すデイジー記述子プロセスを簡略化する。配向マップを取得するために、画像微分は非線形.関数を通過されることに留意されたい。典型的なデイジーの場合のような平滑化の前の配向マップは、平滑化の後の配向マップ、及び図8に示す修正デイジー記述子の場合のような別の平滑化と厳密に同じではないが、実際には、これらの手法は両方とも同様の記述子を生成することがわかっている。従って、スケール空間ピラミッド802のスケール空間レベルのスケーリング係数又は平滑化係数は、デイジー記述子が複数のスケール空間レベルの平滑化配向マップに基づくように特に選択される。画像Ix,y801が1次元画像である場合、スケール空間カーネルgσを用いた画像の微分の畳み込みは次式によって与えられる。このプロセスは、配向マップごとに単一の平滑化配向マップが生成されるようにスケール空間ピラミッド802の全てのスケール空間レベルについて繰り返される。ここで、得られた平滑化及び/又は全体的な平滑化という用語は、平滑化配向マップのスケーリング/ぼかしの量を指し得る。従って、図8のスケール空間上の修正デイジー記述子では、スケール空間ピラミッドのための1次平滑化係数σ及び/又は平滑化配向マップを生成するために使用される2次平滑化係数αが知られているので、第2及び第3の平滑化配向マップをそこから取得すべきスケール空間ピラミッド802の特定のより高いスケール空間が選択されて、図2の平滑化とほぼ等価な全体的な平滑化が与えられ得る。例えば、2次平滑化係数αは、スケール空間の全てのレベルについて定数α=α1であり得る。従って、達成されるスケーリング/平滑化はスケーリング空間レベルに比例する。平滑化カーネル標準偏差α1σiをスケール空間レベルに比例させることは、スケール不変性を達成するのに役立つ。図8から、第1のスケール空間804は、第1の平滑化/スケーリング係数σ1を使用して生成されることが諒解できよう。図2の場合のように、複数の画像微分803が生成され、各スケール空間レベル804は、異なる配向に関連する複数の対応する画像微分δx821、δy823、δz825、及びδw827を有し得る。次いで、画像微分の値の各々に演算子を適用することによって第1の複数の配向マップ806が取得され得る。第2のスケール空間805は、第3の平滑化/スケーリング係数σiを使用して生成され得、ただし、この例ではσi=σ2である。第2のスケール空間805の配向微分をとることによって、第2の複数の画像微分δ’x、δ’y、δ’z、及びδ’w811が取得される。次いで、第2の複数の画像微分δ’x、δ’y、δ’z、及びδ’w811に演算子を適用することによって第2の複数の配向マップ815が取得され得る。全てのスケール空間レベルにおいて同じ平滑化係数が使用されるように、第4の平滑化係数αjは第2の平滑化係数α1と同じであり得る例えば、αj=α1。他の実装形態では、第4の平滑化係数αjはあらゆるスケール空間レベルについて異なり得る例えば、αj=α2又はαj=α3。同様に、スケール空間ピラミッド802のより高いスケール空間に関連する複数の配向マップ中の配向マップごとに、対応する平滑化配向マップが取得され得る。第5の平滑化係数αhは、第1の平滑化係数α1と同じであり得るか例えば、αh=α1、或いはあらゆるスケール空間レベルについて異なり得る例えば、αh=α4又はαh=α5。図8に示す実装形態は、デイジー記述子を生成すべき近似的畳み込みスケール空間平滑化を与えるスケール空間ピラミッド802のより高いレベルにあるスケール空間レベルを特に選択する。スケール空間ピラミッド802からより高いスケール空間を適切に選択するために、平滑化配向マップは次式として表され得ることがわかる。上式で、σ1及びσ2は、スケール空間ピラミッドの異なるスケール空間のためのスケーリング/平滑化係数であり、σ2は、σ1よりも大きい平滑化/スケーリングを与える。同様に、α1及びα2は、2つの異なる平滑化配向マップを生成するために使用されるスケーリング/平滑化係数であり、α2は、α1よりも大きい平滑化/スケーリングを与える。記述子を構築するために、演算子を適用して、対応する画像微分から負成分をクリッピングすることによって平滑化配向マップが取得される。実際には、微分が画像のより平滑なバージョン即ち、より高いスケールに適用されるほど、この近似はよりロバストな記述子を生成する。従って、式13及び式14は、次のように平滑化カーネルパラメータ例えば、スケーリング係数σ及びαを調整することによって求められ得る。ここで、λ1は、スケール空間ピラミッドの2つのスケール空間レベルの平滑化係数σ2とσ1との間の比に対応する。式14.1及び式18から、第1のスケール空間の第1の平滑化配向マップについて、スケール空間ピラミッド上の第1のスケール空間から第2のスケール空間にλ1レベルだけ上がることによって第2の平滑化配向マップが選択され得ることが諒解できよう。図8に示す例では、スケール空間ピラミッド802の全てのレベルの配向マップを平滑化するために同じスケーリング係数α1が使用され得ることに留意されたい。λ2に基づいてα1とα3との間の関係を定義するために同じプロシージャが使用され得る。即ち、α1/3=λ2である場合、図9に、デイジー記述子が、スケール空間ピラミッドの複数のレベルを使用することによってどのように生成され得るかを示す。各同心リング904、906、及び908は、リングの外周に沿った複数のばらばらにサンプリングされたポイント910、912、及び914を含み得る。各ばらばらにサンプリングされたポイント910、912、及び914は、セル916、918、及び920即ち、円の中心として働き得、サンプルポイントがポイント902からさらに離れて移動するにつれてセルサイズ即ち、半径がサイズ増加する。一例では、空間プーリング構成は、3つの同心リング904、906、及び908に沿って24個のポイントを含み得、45度だけ分離されたリング904、906、及び908ごとに8つのサンプルポイント例えば、従って8つのセルがある。この演算は配向ごとに行われ、配向勾配ヒストグラムHOGをもたらす。次いで、デイジー記述子例えば、配向ヒストグラムが、サンプルポイントの各々に関する情報を含めることによって構築され得る。例えば、画像座標u0,v0に位置するポイント902のヒストグラムhΣu,vは次式のようにベクトルとして表され得る。ポイントについてのデイジー記述子は、ポイント902の位置を中心とする同心円上にあり、平滑化の量が円の半径に比例し得る、平滑化配向マップからの値から作られたベクトルによって定義され得る。従って、位置u,vにおけるポイントについてのデイジー記述子は次式として与えられ得る。但し、lju,v,Riは、jによって与えられる方向/配向例えば、4方向、8方向などにおける位置u,vにおけるポイント902からの距離がRjである画素位置である。ここで、下付きVは、単一の平滑化配向マップレベルにおけるヒストグラムの数を表す。図9における例では、これはレイヤごとに8つのヒストグラムである。式21A、式21B、式21C、及び式22は、3つの平滑化配向マップレベルが使用されることを仮定しているが、他の実装形態では追加の数のレベルが使用され得ることに留意されたい。一例では、ピラミッド802のスケール空間レベルは2kSとして定義され得、ただし、Sは各オクターブの解像度即ち、オクターブ当たりのスケールレベルの数を定義し、sはスケール空間ピラミッド802内のスケール空間レベルであり、その場合、λ1は、何らかの正の整数kについて、2kSから選択され得る。例えば、図8では、オクターブ解像度Sはi1即ち、スケールレベル0からiまでであり、ただし、iは整数例えば、2、3、4、5、6、7などであるが、スケールレベルsは、1とr1即ち、ピラミッド802中で最も高いスケールレベルとの間にあり得る。ピラミッドスケール空間レベルを定義する他の方法が使用され得ることに留意されたい。他のスケール空間の平滑化配向マップを再利用することによってデイジー記述子を生成する手法は、メモリ記憶空間の節約だけでなく、精度の改善をも達成する。この手法の1つの特徴は、平滑化のどのレベルが微分演算子に適用されたかを判断することである。この手法では、微分演算子は、ガウスピラミッドのより高いスケールレベルにおいて画像に適用される。従って、この手法はノイズに対してよりロバストである。この理由は、より大きいカーネルを用いて画像を平滑化することにより、微分演算によって増幅され得る高周波ノイズが除去されるからである。このことは、全てのよく知られているエッジ検出アルゴリズムによって使用されている。典型的なデイジー記述子と修正デイジー記述子との間の例示的な比較図10に、スケール空間上の修正デイジー記述子と比較した、典型的なデイジー記述子の生成の比較を示す。画像解像度がピラミッド1002のより低いスケールからより高いスケールに低下するように、様々なスケーリング係数に従って画像をぼかす/平滑化することによって、スケール空間ピラミッド1002が生成される。第1のスケール空間1006の配向微分をとることによって第1のスケーリング係数σ1によって生成された第1のスケール空間1006におけるポイント1004についての典型的なデイジー記述子が生成されて、配向マップのセット1008が取得され得る。配向マップのセット1008は、異なる配向についての複数の配向マップを備える。次いで、配向マップのセット1008は、複数の異なるスケーリング/平滑化係数を用いて畳み込むことによって平滑化されて、デイジー記述子の3つのレベルが取得される。各同心リング1020、1022、及び1024は、リングの外周に沿った複数のばらばらにサンプリングされたポイントを含み得る。各ばらばらにサンプリングされたポイントは、セル即ち、円の中心として働き得、サンプルポイントがポイント1004からさらに離れて移動するにつれてセルサイズ即ち、半径がサイズ増加する。この例では、それぞれ平滑化配向マップ1014、1016、及び1018のための3つの異なる平滑化係数α1、α2、及びα3は、値α1=2.5、α2=5.0、及びα3=7.5を有し得る。セル即ち、円の各々の半径はその平滑化配向マップの平滑化係数に比例し得る。例えば、第1の平滑化配向マップ1014では、各セル又は円の半径R1はR1=2.5であり得、平滑化係数α1=2.5で1対1の比例関係がある。同様に、第2の平滑化配向マップ1016では、各セル又は円の半径R2はR2=5.0であり得、平滑化係数α2=5.0で1対1の比例関係がある。同様に、第3の平滑化配向マップ1018では、各セル又は円の半径R3はR3=7.5であり得、平滑化係数α3=7.5で1対1の比例関係がある。この例では、半径の合計R1R2R3=15.0画素であることに留意されたい。次いで、式3、式4A、式4B、式4C、及び式5に従ってデイジー記述子が生成され得る。典型的なデイジー記述子の構築により、M×N画素の画像、Sレベルのスケール空間ピラミッド、及び8つの配向では、8つの配向微分例えば、配向マップについて3つの平滑化配向マップのための情報を記憶するために24×M×N×Sのメモリが必要となる。デイジー記述子を生成するための典型的な方法と比較して、本手法は、スケール空間上でデイジー記述子を生成するためにスケール空間ピラミッド1002の複数のレベルを使用する。第1の平滑化配向マップ1014及び第2の平滑化配向マップ1026を生成するために同じ平滑化係数α1が使用されるので、比λ1=σ2/σ1を満たす第2のスケール空間1010の選択は、対応する第2の平滑化配向マップ1026において同じ又はほぼ同じ全体的な平滑化を達成する効果を有することになる。比λ1は、修正デイジー記述子のための所望の空間サンプリングを達成するか又は典型的なデイジー記述子にほぼマッチングするようにあらかじめ決定されていることがある。従って、比λ1と平滑化係数σ1とがわかれば、第2のスケール空間1010は、比λ1を満たすそれの対応する平滑化係数σ2に基づいて選択され得る。スケール空間ピラミッド1010についてスケール空間はあらかじめ決定され得るので、この比λ1を最も厳密に満たす第2のスケール空間1010が選択される。細かく離間したスケール空間を用いてスケール空間ピラミッド1002を構築することは、比λ1を満たす平滑化係数σ2を有する第2のスケール空間1010を選択可能になるのを助けることに留意されたい。第1の平滑化配向マップ1014及び第3の平滑化配向マップ1028を生成するために同じ平滑化係数α1が使用されるので、比λ2=σ3/σ1を満たす第2のスケール空間1016の選択は、対応する第3の平滑化配向マップ1028において同じ又はほぼ同じ全体的な平滑化を達成する効果を有することになる。比λ2は、修正デイジー記述子のための所望の空間サンプリングを達成するか又は典型的なデイジー記述子にほぼマッチングするようにあらかじめ決定されていることがある。従って、比λ2と平滑化係数σ1とがわかれば、第3のスケール空間1016は、比λ2を満たすそれの対応する平滑化係数σ3に基づいて選択され得る。スケール空間ピラミッド1010についてスケール空間はあらかじめ決定され得るので、この比λ2を最も厳密に満たす第3のスケール空間1016が選択される。この例では、第1の平滑化配向マップ1014では、各セル又は円の半径R1はR1=α1=2.5であり得、平滑化係数α1=2.5で1対1の比例関係がある。ここで、第2の平滑化配向マップ1026及び第3の平滑化配向マップ1028の半径R’2及びR’3は、第2のスケール空間1010及び第3のスケール空間1016の選択の結果として達成される全体的な平滑化に依存する。この例では、半径の合計R1R’2R’3=16.27画素であることに留意されたい。次いで、式20、式21A、式21B、式21C、及び式22に従ってデイジー記述子が生成され得る。この修正デイジー記述子の構築により、M×N画素の画像、Sレベルのスケール空間ピラミッド、及び8つの配向では、8つの配向微分例えば、配向マップについて平滑化配向マップのための情報を記憶するために8×M×N×Sのメモリが必要となる。例示的な記述子生成デバイス図11は、複数のスケール空間レベルにわたって記述子を生成する記述子生成デバイスの一例を示すブロック図である。記述子生成デバイス1100は、処理回路1102、撮像装置1106、及び/又は記憶装置1108を含み得る。撮像装置1106は、例えば、クエリ画像をキャプチャすることができるデジタルカメラ、一つ以上のデジタル画像を記憶する記憶メディア、及び/又は一つ以上のデジタル画像を与える通信インターフェースであり得る。記憶装置1108は、記述子データベース1118、特徴/ポイント検出演算のセット1115、画像微分演算のセット1119、配向マップ生成演算のセット1111、配向マップ平滑化演算のセット1118、及び/又はスケール空間演算上記述子生成のセット1117を一時的又は永続的に記憶するように働き得る。処理回路1102は、画像を処理し、その画像及び/又はその画像内の特徴を識別する一つ以上の記述子を生成するように適応され得る。この目的のために、処理回路1102はまた、スケール空間生成回路1110、特徴/ポイント検出回路1114、画像微分生成回路1121、配向マップ生成回路1112、配向マップ平滑化回路1113、及び/又はスケール空間上記述子生成回路descriptorgenerationoverscalespacecircuit1116を含むか又は実装し得る。処理回路1102は、図8~図10及び図12で説明する一つ以上の特徴及び/又は方法を実装し得る。一例では、処理回路1102は、記憶装置中の様々なモジュールに記憶された演算を単に実装し得る。別の例では、処理回路1102内の回路の各々は、記憶装置1108内に記憶された対応するモジュール中の演算を行うように適応され得る。スケール空間生成回路1110は、例えば、図8に示すように、複数の異なるスケール空間を生成するためにぼかし/平滑化関数を用いて画像を畳み込むように働き得る。一例では、スケール空間生成回路1110は、ガウススケール空間ピラミッドを生成するように働き得る。特徴/ポイント検出回路1114は、画像のための各スケール空間において一部又は全部のポイント又は特徴を識別するように働き得る。画像導出生成回路1121は、スケール空間の各々について複数の配向微分を生成するように働き得る。配向マップ生成回路1112は、画像微分ごとに配向マップを生成するように働き得る。次いで、配向マップ平滑化回路1113は、配向マップの各々を例えば、畳み込み演算によって平滑化し得る。スケール空間上記述子生成回路1116は、複数の異なるスケール空間のための複数の平滑化配向マップ上のサンプリングポイントを使用することによってポイントについての記述子を生成する。例えば、スケール空間上記述子生成回路1116は、図8~図10及び図12に示す修正デイジー記述子を生成し得る。図12は、複数のスケール空間レベルにわたって局所特徴記述子を生成するための方法を示す流れ図である。この方法は、ポイントについての局所特徴記述子を生成するために、図11の記述子生成デバイス1100を含む様々なデバイスにおいて実装され得る。複数のスケール空間Lσ1、Lσ2、...Lσnを取得するために画像Ix,yを漸進的に平滑化する1202。複数のスケール空間からの第1のスケール空間内のポイントを識別し得る1204。ポイントは、複数のスケール空間内の位置のサブセットからのサンプルポイントであり得る。位置のサブセットの選択は特定の実装形態に依存し得る。一例では、位置のサブセットは、対象物についての予想パターンに基づいて選択され得る。例えば、顔検出適用例では、これらの位置は、顔の中心などの基準位置に対する眼、口、鼻の位置に対応するであろう。別の例では、位置のサブセットは、画像内の識別キーポイントに基づいて選択され得、キーポイントは、回転及びスケール変化に対してロバストであると識別されているポイントである。例えば、画像からの形状抽出を実装するために、位置は形状の輪郭からサンプリングされたポイントに対応し得る。複数のスケール空間の各々について配向画像微分を取得する1206。例えば、例えば、配向マップにクリッピング関数/演算子を適用することによって対応する画像微分の負値を0に設定することによって複数の配向マップの各々を取得し得る。次いで、ポイントのための局所特徴記述子を生成するために、複数のスケール空間からの2つ以上のスケール空間に対応する複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングする1212。2つ以上のスケール空間は、第1のスケール空間と、第1のスケール空間よりも低い解像度の一つ以上の追加のスケール空間とを含み得る。局所特徴記述子は、ポイントの中心上に分散されたサンプルポイントの空間プーリングによって定義されたカーネルプーリング構成を有し得る。各スケール空間のための複数の配向マップは、複数の異なる配向例えば、配向/次元X、Y、Z、及びWのための配向マップを含み得る。複数の配向勾配ヒストグラムは、複数の平滑化配向マップのばらばらのサンプリングから構築され得、局所特徴記述子は複数のヒストグラムを備える。一例では、複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングすることは、a第1の平滑化配向マップ上の第1の複数のポイントをサンプリングすることであって、第1の複数のポイントが、ポイントの位置と同心の第1のリングに配置された、サンプリングすること、b第2の平滑化配向マップ上の第2の複数のポイントをサンプリングすることであって、第2の複数のポイントが、ポイントの位置と同心の第2のリングに配置され、第2の平滑化配向マップが、第1のスケール空間よりも低い解像度の第2のスケール空間に対応する、サンプリングすること、及び/又はc第3の平滑化配向マップ上の第3の複数のポイントをサンプリングすることであって、第3の複数のポイントが、ポイントの位置と同心の第3のリングに配置され、第3の平滑化配向マップが、第1のスケール空間よりも低い解像度の第3のスケール空間に対応する、サンプリングすることを含む。第2のリングは、第1のリングの第1の半径よりも大きい第2の半径を有し得、第3のリングは、第2のリングの第2の半径よりも大きい第3の半径を有し得る。1つの事例によれば、複数の配向マップは、同じ平滑化係数を使用して平滑化され得、第1のスケール空間は、2つ以上のスケール空間のうちの1つであり得、第2のスケール空間は、第1のスケール空間に対して所望の平滑化を達成するように選択され得る。例示的なモバイルデバイス図13は、スケール空間の複数のレベルにわたって生成された局所記述子を使用して画像又は対象物認識のために画像処理を実行するように適応された例示的なモバイルデバイスを示すブロック図である。モバイルデバイス1300は、撮像装置1304に結合された処理回路1302と、ワイヤレス通信インターフェース1310と、記憶装置1308とを含み得る。撮像装置1304例えば、デジタルカメラは、注目するクエリ画像1306をキャプチャし、撮像されたクエリ画像を処理回路1302に供給するように適応され得る。記憶装置1308例えば、揮発性及び/又は不揮発性メモリは、画像のための画像スケール空間1316及び/又はスケール空間上で局所特徴記述子を生成するための演算1314を記憶し得る。これらの演算は、例えば、スケール空間生成演算1321例えば、画像のスケール空間を取得するために様々な平滑化係数/関数に従って画像を漸進的にぼかす演算、配向画像微分演算1327例えば、特定のスケール空間レベルから複数の配向微分を生成する演算、配向マップ生成演算1323例えば、配向マップを取得するために画像微分の画素勾配値にクリッピング関数.を適用する演算、平滑化畳み込み配向マップ生成演算1325例えば、配向マップに第2の平滑化係数を適用する、及び/又はスケール空間上局所記述子生成演算localdescriptorgenerationoverscalespaceoperation1329例えば、複数のスケール空間からの2つ以上のスケール空間に対応する複数の平滑化配向マップをばらばらにサンプリングするを含み得る。これらの演算は、例えば処理回路1302によって実行され得る。処理回路1302は、撮像された画像を処理して、画像/対象物認識のために後で送信又は使用され得る局所特徴記述子を生成するように適応され得る。例えば、処理回路1302は、スケール空間生成器1320、特徴/ポイント検出器1326、配向画像微分生成器配向マップ生成器1322、平滑化配向マップ生成器1324、及び/又はスケール空間上局所特徴記述子生成器1328を含むか又は実装し得る。スケール空間生成器1320は、例えば、図8に示すように、複数の異なるスケール空間を生成するためにぼかし関数例えば、ガウスカーネルを用いて画像を畳み込むように働き得る。次いで、特徴/ポイント検出器1326は、例えば、極大値及び極小値を使用することによって画像のための異なるスケール空間中の一つ以上のポイントを識別し得る。次いで、配向画像微分生成器1330は、スケール空間の配向微分をとって複数の画像微分を生成し得る。配向マップ生成器1322は、画像微分の値にクリッピング関数を適用することによって画像微分ごとに配向マップを生成し得る。次いで、平滑化配向マップ生成器1324は、各配向マップをさらに畳み込んで、対応する平滑化配向マップを取得する。局所特徴/ポイント記述子生成器1328は、複数のスケール空間のための平滑化配向マップを使用することによって例えば、図8、図9、及び図10に示す注目するポイントごとに記述子例えば、デイジー記述子を生成する。モバイルデバイス1300は、それらの図で説明する一つ以上の特徴及び/又は方法を実装し得る。次いで、処理回路1302は、一つ以上の局所特徴/ポイント記述子を記憶装置1308に記憶し得、及び/又はさらに局所特徴/ポイント記述子をワイヤレス通信インターフェース1310例えば、トランシーバ又は回路を介して通信ネットワーク1312を通して画像マッチングサーバに送信し得、その画像マッチングサーバは特徴記述子を使用して画像又はその画像中の対象物を識別する。即ち、画像マッチングサーバは、特徴記述子をサーバ自体の特徴記述子のデータベースと比較して、それのデータベース中のいずれかの画像が同じ特徴を有するかどうかを判断し得る。図に示す構成要素、ステップ、特徴及び/又は機能のうちの1つ又は複数は、単一の構成要素、ステップ、特徴又は機能に再構成され及び/又は組み合わされ得、或いは幾つかの構成要素、ステップ、又は機能で実施され得る。また、本明細書で開示する新規の特徴から逸脱することなく追加の要素、構成要素、ステップ、及び/又は機能が追加され得る。ある図に示した装置、デバイス、及び/又は構成要素は、別の図で説明する方法、特徴、又はステップのうちの1つ又は複数を実行するように構成され得る。本明細書で説明するアルゴリズムはまた、効率的にソフトウェアで実装され及び/又はハードウェアに組み込まれ得る。また、実施形態について、フローチャート、流れ図、構造図、又はブロック図として示されたプロセスとして説明することがあることに留意されたい。フローチャートは動作を逐次プロセスとして説明することがあるが、動作の多くは並行して又は同時に実行され得る。さらに、動作の順序は並び替えられ得る。プロセスは、その動作が完了すると終了する。プロセスは、メソッド、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応し得る。プロセスが関数に対応する場合、その終了は呼び出し関数又はメイン関数への関数の復帰に対応する。さらに、記憶媒体は、読取り専用メモリROM、ランダムアクセスメモリRAM、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、及び/又は情報を記憶するための他の機械可読媒体、プロセッサ可読媒体、及び/又はコンピュータ可読媒体を含む、データを記憶するための一つ以上のデバイスを表し得る。機械可読媒体、コンピュータ可読媒体、及び/又はプロセッサ可読媒体という用語は、限定はしないが、ポータブル又は固定記憶装置、光記憶装置、並びに一つ以上の命令及び/又はデータを記憶、含有又は担持することが可能な様々な他の媒体などの非一時的媒体を含み得る。従って、本明細書で説明する様々な方法は、機械可読媒体、コンピュータ可読媒体、及び/又はプロセッサ可読媒体に記憶され、一つ以上のプロセッサ、機械及び/又はデバイスによって実行され得る命令及び/又はデータによって完全に又は部分的に実装され得る。さらに、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、又はそれらの任意の組合せによって実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア又はマイクロコードで実装される場合、必要なタスクを実行するためのプログラムコード又はコードセグメントは記憶媒体或いは一つ以上の他の記憶装置などの機械可読媒体に記憶され得る。プロセッサは必要なタスクを実行し得る。コードセグメントは、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、又は命令、データ構造、若しくはプログラムステートメントの任意の組合せを表し得る。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、又はメモリ内容をパス及び/又は受信することによって、別のコードセグメント又はハードウェア回路に結合され得る。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信などを含む適切な手段を介してパス、フォワーディング、又は送信され得る。本明細書に開示する例に関連して説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、要素、及び/又は構成要素は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサDSP、特定用途向け集積回路ASIC、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、又は他のプログラマブルロジック構成要素、個別ゲート若しくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、又は本明細書で説明する機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せを用いて実装又は実行され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、又は状態機械であり得る。プロセッサはまた、コンピューティング構成要素の組合せ、例えば、DSPとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携する一つ以上のマイクロプロセッサ、或いは任意の他のそのような構成として実装され得る。本明細書に開示する例に関連して説明する方法又はアルゴリズムは、ハードウェア、プロセッサによって実行可能なソフトウェアモジュール、又は両方の組合せで、処理ユニット、プログラム命令、又は他の指令の形で直接実施され得、単一のデバイスに含まれるか又は複数のデバイスにわたって分散され得る。ソフトウェアモジュールは、RAMメモリ、フラッシュメモリ、ROMメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、又は当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体中に常駐し得る。記憶媒体は、プロセッサがその記憶媒体から情報を読み取り、その記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合され得る。代替として、記憶媒体はプロセッサに一体化され得る。さらに、本明細書で開示する実施形態に関連して説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、又は両方の組合せとして実装され得ることを、当業者は諒解されよう。ハードウェアとソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、及びステップを、上記では概してそれらの機能に関して説明した。そのような機能をハードウェアとして実装するか、ソフトウェアとして実装するかは、特定の適用例及び全体的なシステムに課される設計制約に依存する。本明細書で説明する本発明の様々な特徴は、本発明から逸脱することなく様々なシステムで実装され得る。上記の実施形態は例にすぎず、本発明を限定するものと解釈すべきではないことに留意されたい。実施形態についての説明は、例示的なものであり、特許請求の範囲を限定するものではない。従って、本教示は、他のタイプの装置、並びに多くの代替形態、修正形態、及び変更形態に容易に適用できることが当業者には明らかであろう。"