Algoritmo de navegación

Speed-up Robust Features (SURF) es un algoritmo robusto de descripción y reconocimiento de imágenes publicado por primera vez en la Conferencia Europea sobre Visión por Computador (ECCV) en 2006. El algoritmo se puede utilizar para tareas de visión por computadora, como el reconocimiento de objetos y la reconstrucción 3D. Parte de su inspiración provino del algoritmo SIFT. La versión estándar de SURF es varias veces más rápida que SIFT y sus autores afirman ser más sólida que SIFT en diferentes transformaciones de imágenes. SURF se basa en la transformada wavelet discreta 2D aproximada, que utiliza eficazmente el mapa integral.

Este algoritmo fue publicado por primera vez por Herbert Bay en ECCV en 2006 y oficialmente en "Computer Vision and Image Understanding" en 2008. Este artículo ha sido citado más de 9.000 veces. La matriz de Hesse es el núcleo del algoritmo SURF. Para facilitar la operación, se supone que la función f(x, y) y la matriz de Hesse h están compuestas por la derivada parcial de segundo orden de la función: