コーナー検出法
コーナー検出法(コーナーけんしゅつほう)とは、コンピュータビジョンにおいて確実といえる特徴点を抽出し画像の中身を推測するための手法である。コーナー検出法は動き検出,画像マッチング,画像追跡,イメージモザイキング,パノラマ画像生成,3Dモデリング,物体認識でよく使われている。コーナー検出法は特徴点検出法とも共通点がある。
t ^ = argmaxminlocal t  ∇ n o r m 2 L ( x ^ , y ^ ; t ) {\displaystyle {\hat {t}}=\operatorname {argmaxminlocal} _{t}\nabla _{norm}^{2}L({\hat {x}},{\hat {y}};t)} .
したがって、本アルゴリズムは実際に行列 A {\displaystyle A} の固有値分解を計算する必要はなく、コーナーあるいはより一般的に特徴点を見つけ出すために、 A {\displaystyle A} の行列式と固有和を評価するだけで十分である。 κ {\displaystyle \kappa } の値は実験から決めるしかなく、論文で 0.04 - 0.15 の範囲が適性であると報告されている。
コーナー点における共分散行列は A − 1 {\displaystyle A^{-1}} i.e. 1 ⟨ I x 2 ⟩ ⟨ I y 2 ⟩ − ⟨ I x I y ⟩ 2 [ ⟨ I y 2 ⟩ − ⟨ I x I y ⟩ − ⟨ I x I y ⟩ ⟨ I x 2 ⟩ ] {\displaystyle {\frac {1}{\langle I_{x}^{2}\rangle \langle I_{y}^{2}\rangle -\langle I_{x}I_{y}\rangle ^{2}}}{\begin{bmatrix}\langle I_{y}^{2}\rangle &-\langle I_{x}I_{y}\rangle \\-\langle I_{x}I_{y}\rangle &\langle I_{x}^{2}\rangle \end{bmatrix}}} である。