SIFT-Modell

[engl. scale-invariant feature transform skaleninvariante Merkmalstransformation], [WA], Lowe (1999) entwickelte das computationale SIFT-Modell, um das Problem der visuellen Wiedererkennung von Objekten und Szenen über verschiedene Ansichten zu lösen (visuelle Wahrnehmung). Das SIFT-Modell verwendet eine Signatur aus visuellen Raumfrequenzbandanteilen einzelner Bildregionen, die über die unterschiedlichen Ansichten eines Objektes oder einer Szene auf Übereinstimmung verglichen werden. Punkte mit hoher Ähnlichkeit beziehen mit hoher Wahrscheinlichkeit übereinstimmende Bildinhalte aus unterschiedlichen Perspektiven richtig aufeinander.