Які існують безкоштовні альтернативи SIFT / SURF, які можна використовувати в комерційних програмах?

Наскільки я розумію, і SURF, і SIFT захищені патентом.
Чи існують альтернативні методи, які можна вільно використовувати в комерційній програмі?

Для отримання додаткової інформації про перевірку патенту: http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

І автори SIFT, і SURF вимагають ліцензійні внески за використання своїх оригінальних алгоритмів.

Я провів кілька досліджень щодо ситуації, і ось можливі альтернативи:

Детектор ключових точок:

• Кутовий детектор Харріса
• Гарріс-Лаплас - інваріантна версія детектора Гарріса (існує також афінна інваріантна версія, представлена ​​Миколайчиком та Шмідтом, і я вважаю, що це також без патенту).
• Багатомасштабні орієнтовані патчі (MOP) - якщо він запатентований, детектор в основному є багатомасштабним Харрісом, тому проблем з цим не виникне (дескриптор - це двовимірний патч зображення, трансформований вейвлетом)
• LoG фільтр - оскільки запатентований SIFT використовує DoG (різницю Гауссова) апроксимацію LoG (Лаплаціан Гаусса) для локалізації точок інтересу в масштабі, лише LoG може використовуватися в модифікованому алгоритмі без патенту, але реалізація може працювати трохи повільніше
• ШВИДКО
• БРИСК (включає дескриптор)
• ORB (включає дескриптор)
• KAZE - дескриптор M-SURF - вільний у користуванні (модифікований для нелінійного простору масштабів KAZE), перевершує як SIFT, так і SURF
• A-KAZE - прискорена версія KAZE, безкоштовна у використанні, дескриптор M-LDB (модифікований швидкий бінарний дескриптор)

Дескриптор ключових точок:

• Нормалізований градієнт - просте, робоче рішення
• PCA трансформований патч зображень
• Патч зображень, трансформованих вейвлетом - деталі наведені у папці ЗВ, але можуть бути реалізовані по-різному, щоб уникнути випуску патенту (наприклад, використовуючи різну основу вейвлет або іншу схему індексації)
• Гістограма орієнтованих градієнтів
• GLOH
• ЛЕШ
• КРИТКА
• ОРБ
• ФРЕЙК
• ЛДБ

Зауважте, що якщо призначити орієнтацію в точці інтересу і відповідно обертати патч зображення, ви отримуєте обертальну інваріантність безкоштовно. Навіть куточки Гарріса ротаційно інваріантні, і дескриптор також може бути зроблений.

Дещо більш повне рішення зроблено в Хугіні, оскільки вони також боролися за створення патентного детектора інтересів.

Існує порівняно новий метод, який ви, можливо, захочете вивчити: BRISK , Binary Robust Invariant Scalable Keypoints:

У цій роботі ми пропонуємо BRISK - новий метод виявлення, опису та узгодження ключових точок. Комплексне оцінювання наборів даних орієнтирів виявляє адаптивну, високу якість роботи BRISK, як у сучасних алгоритмах, хоча і при різко нижчих обчислювальних витратах (на порядок швидше, ніж SURF у випадках). Ключ до швидкості полягає у застосуванні нового детектора на основі FAST на основі масштабу в поєднанні з складанням біткордного дескриптора зі порівняння інтенсивності, отриманого за допомогою спеціальної вибірки кожного мікрорайону ключових точок.

Це без патенту та вільне у використанні (як розповів автор алгоритму).

Не довіряйте нікому тут, поговоріть з юристом. Юридичний світ дещо відрізняється від нашого, якщо можна сказати. Залежно від того, що саме ви хочете зробити (а де і т.д.), може бути рішення, де ви могли використовувати SURF або SIFT. Я в минулому дивувався тому, як, здавалося б, потужні ліцензії можна подолати.

Я б скоріше заглянув у KAZE / AKAZE, які однаково добре справляються зі значним прискоренням. Випадки деформації також допускаються. OpenCV нещодавно отримала реалізацію через GSoC 2014. Ви можете знайти її тут . Тут також присутній її підручник з OpenCV .