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ロバストなdescriptorの一つで輝度変化におけるヒストグラムを考慮することでSIFTを拡張したもの。
SIFTが4*4の16個のグリッドと8方向の量子化ベクトルで構成され
16*8=128次元であるのに対し、半径方向として3分割したlog polar
位置グリッドと角度方向を8分割した放射状方向グリッドを用いる。
下記に参考文献に記した「大規模画像認識のための局所特徴量の性能比較」によると、
この時特徴点に最も近い点を分割しないので17個らしい。
輝度ベクトルは16分割。よって17*16=272次元となる。

参考文献：
{本道 貴行,黄瀬 浩一,大規模画像認識のための局所特徴量の性能比較,画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2008)論文集,
p.550}
{A performance evaluation of local descriptors,Krystian Mikolajczyk and Cordelia Schmid,
"IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence",pp.1615-1630,2005}

conference paper:
{Automatic extraction and classi¯cation of footwear patterns,
Maria Pavlou and Nigel M. Allinson,Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2006, 7th International Conference, Burgos, Spain, September 20-23, 2006, Proceedings 2006}