据我了解,SURF和SIFT均受专利保护。
有没有其他方法可以在商业应用中自由使用?

有关专利的更多信息,请查看:
http://opencv-users.1802565.n2.nabble.com/SURF-protected-by-patent-td3458734.html

评论

请记住,它们仅在允许软件专利的国家/地区获得了专利-尚不包括Eu

@MartinBeckett,涵盖开发,部署或两者吗?

这就是软件专利的棘手问题。专利停止在一国生产或销售,但不停止研究或开发。现在什么是软件开发?

SIFT到底拥有什么专利? SIFT分为三个阶段:(i)尺度空间的构建,(ii)关键点检测器和(iii)描述符生成器。我的感觉是只有描述符生成器获得了专利。我对么?谢谢

这不是对所提问题的答案,因此属于注释而不是答案。

#1 楼

SIFT和SURF的作者都需要为使用其原始算法收取许可证费用。

我已经对这种情况进行了一些研究,下面是可能的替代方法:

关键点检测器:


Harris拐角检测器
Harris-Laplace-哈里斯检测器的尺度不变版本(也存在仿射不变版本,由Mikolajczyk和Schmidt提出,我相信也没有专利) )。
多尺度定向斑块(MOP)-尽管已申请专利,但该探测器基本上是多尺度哈里斯,因此不会有任何问题(描述符是2D小波变换的图像斑块)< LoG滤波器-由于获得专利的SIFT使用LoG(高斯的拉普拉斯算术)的DoG(高斯差分)近似值来定位规模兴趣点,因此LoG可以单独用于修改的免专利算法中,难以实施慢一点
FAST
BRISK(包括描述符)
ORB(包括描述符)
K AZE-免费使用,M-SURF描述符(针对KAZE的非线性尺度空间进行了修改),优于SIFT和SURF
A-KAZE-KAZE的加速版本,免费使用,M-LDB描述符(经修改的快速二进制描述符) )

关键点描述符:


归一化梯度-简单,可行的解决方案
PCA变换的图像补丁
小波变换的图像补丁-详细信息在MOPs文件中给出,但可以通过不同方式实施以避免专利问题(例如使用不同的小波基或不同的索引方案)
定向梯度直方图
GLOH
BRISK
ORB
FREAK
LDB

请注意,如果将方向分配给兴趣点并相应旋转图像块,则将免费获得旋转不变性。甚至哈里斯角都是旋转不变的,描述符也可以这样。

在Hugin中完成了一些更完整的解决方案,因为他们还努力拥有一个没有专利的兴趣点检测器。

评论


$ \ begingroup $
感谢您的回答。他们想要版税吗?
$ \ endgroup $
–安德烈(Andrey Rubshtein)
2012年6月6日12:55

$ \ begingroup $
是的,他们俩都希望收取特许权使用费。价格需要协商,但每年约为20.000美元,使用费约为5%。 MOP现在已获得Microsoft的专利(我已经联系Richard Szeliski以获取有关该专利的更多信息)。
$ \ endgroup $
– Libor
2012年7月7日15:04



$ \ begingroup $
专利原则上是公开的,因此,如果您想了解更多有关专利的信息,请在专利数据库(例如欧洲数据库)中查找。
$ \ endgroup $
– Geerten
2012年9月9日12:33



$ \ begingroup $
这些关键点描述符中的任何一个都是尺度不变的吗?
$ \ endgroup $
–迭戈
2012年4月14日在22:25

$ \ begingroup $
哈里斯-拉普拉斯是尺度不变的。或者,您可以通过滤除尺度空间最大值并为每个检测到的点计算特征尺度来使其他检测器尺度不变。
$ \ endgroup $
– Libor
2013年1月31日22:05

#2 楼

有一种相对较新的方法,您可能需要研究:
BRISK,二进制鲁棒不变可扩展关键点:


在本文中,我们提出了BRISK,这是一种新颖的关键点方法检测,描述和匹配。对基准数据集的全面评估显示了BRISK的自适应,高质量性能,就像最新的算法一样,尽管计算成本大大降低(在某些情况下比SURF快一个数量级)。加快速度的关键在于新颖的基于FAST的尺度空间检测器的应用,以及通过对每个关键点邻域进行专门采样而获得的强度比较中的位串描述符的组合。 br />它是免专利的,并且可以免费使用(如算法作者所告知的那样)。

#3 楼

不要相信这里的任何人,请与律师交谈。我可以说,法律世界与我们的世界有微妙的不同。根据您确切想做什么(以及在何处等),可能会有一个可以使用SURF或SIFT的解决方案。过去令我惊讶的是,如何可以克服看似强大的许可证。

#4 楼

我宁愿研究一下KAZE / AKAZE,它们在加速方面表现同样出色。变形情况也是可以容忍的。 OpenCV最近通过GSoC 2014获得了一个实现。您可以在这里找到它。其OpenCV教程也位于此处。

评论


$ \ begingroup $
谢谢。 KAZE看起来很有希望-与SIFT / SURF相比,它的整体性能更好。尽管非线性比例尺计算可能难以实现,但值得付出努力。
$ \ endgroup $
– Libor
15年7月25日在1:31