В чем заключаются преимущества SIFT по сравнению с другими методами машинного зрения?

Некоторые преимущества SIFT (Scale Invariant Feature Transform) по сравнению с другими методами машинного зрения:

• Локальность. socs.binus.ac.id courses.cs.washington.edu SIFT-признаки локальны и основываются на проявлениях объекта в конкретных особых точках. ru.wikipedia.org Это позволяет распознавать и локализовать объект, даже если он плотно соприкасается или перекрывается другим объектом того же или другого типа. masters.donntu.ru
• Различимость. ru.wikipedia.org courses.cs.washington.edu SIFT-признаки высоко различимы, относительно легко извлекаются и позволяют идентификацию объекта с малой вероятностью ошибки. ru.wikipedia.org
• Количество признаков. socs.binus.ac.id courses.cs.washington.edu SIFT может генерировать большое количество признаков, которые плотно покрывают изображение во всём диапазоне масштабов и местоположений. socs.binus.ac.id
• Эффективность. socs.binus.ac.id courses.cs.washington.edu SIFT работает со скоростью, близкой к реальной. socs.binus.ac.id courses.cs.washington.edu
• Устойчивость к изменениям. ru.wikipedia.org en.wikipedia.org SIFT-признаки инвариантны пропорциональному масштабированию, ориентации, изменению освещённости и частично инвариантны аффинным искажениям. ru.wikipedia.org en.wikipedia.org
• Расширяемость. courses.cs.washington.edu SIFT можно легко расширить для работы с широким спектром различных типов признаков. courses.cs.washington.edu