Speeded Up Robust Features

Speeded Up Robust Features (SURF), que l'on peut traduire par caractéristiques robustes accélérées, est un algorithme de détection de caractéristique et un descripteur, présenté par des chercheurs de l'ETH Zurich et de la Katholieke Universiteit Leuven pour la première fois en 2006^[1] puis dans une version révisée en 2008^[2]. Il est utilisé dans le domaine de vision par ordinateur, pour des tâches de détection d'objet ou de reconstruction 3D.

SURF est partiellement inspiré par le descripteur SIFT, qu'il surpasse en rapidité^[3] et, selon ses auteurs, plus robuste pour différentes transformations d'images. SURF est fondé sur des sommes de réponses d'ondelettes de Haar 2D et utilise efficacement les images intégrales. En tant que caractéristique de base, SURF utilise une approximation d'ondelettes de Haar du détecteur de blob à base de déterminant hessien.

Voir aussi

• Scale-invariant feature transform (SIFT)
• Gradient Location and Orientation Histogram (GLOH)
• Local Energy based Shape Histogram (LESH)
• Détection de blob
• Extraction de caractéristique en vision par ordinateur