Speeded Up Robust Feature
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In informatica un algoritmo Speeded Up Robust Feature o in sigla SURF è un rilevatore robusto di caratteristiche locali di una immagine presentato da Herbert Bay nel 2006 che può essere usato nell'ambito del riconoscimento di oggetti e ricostruzione 3D in Computer vision. È parzialmente ispirato al descrittore scale-invariant feature transform (SIFT). La versione standard di SURF è diverse volte più veloce di SIFT e come dichiarano i suoi autori più robusta tra diverse trasformazioni di immagini rispetto a SIFT. SURF si basa sulle risposte della wavelet di Haar 2D e fa un uso efficiente di immagini integrali. Per rilevare punti di interesse, SURF usa un'approssimazione intera del determinante del rilevatore blob di Hessian, che può essere calcolato con 3 operazioni intere usando un'immagine integrale precalcolata. Il suo descrittore di caratteristiche è basato sulla somma della risposta della wavelet Haar intorno al punto di interesse; il quale anch'esso può essere calcolato con l'aiuto di un'immagine integrale. I descrittori SURF possono essere usati per localizzare e riconoscere oggetti, persone o facce, per creare scene 3D, per tracciare oggetti e per estrarre punti di interesse. Un'applicazione dell'algoritmo è brevettata negli Stati Uniti d'America.