Объект исследования – детекторы и дескрипторы ключевых точек. Цель работы – анализ существующих детекторов и дескрипторов ключевых точек и выбор перспективного метода. В результате исследования был проведён анализ некоторых классических и нейросетевых детекторов и дескрипторов на изображениях из трёх наборов данных, а также на изображениях, подвергнутых различным искажениям. На основе точности сопоставления изображений было выполнено сравнение работы алгоритмов. Результатом работы является выбор наиболее перспективного детектора и дескриптора для сопоставления изображений по ключевым точкам. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Применено (протестировано) программное обеспечение на языках Matlab и Python.

The given work is devoted to analyzing existing detectors and descriptors of key points and select a promising method. As a result of the study, some classical and neural network detectors and descriptors were analyzed on images from three data sets, as well as on images subjected to various distortions. Based on the accuracy of the image comparison, a comparison of the algorithms was performed. The result of the work is the selection of the most promising detector and descriptor for matching images by key points. Open educational resources and information search and analysis programs were used. Software in Matlab and Python languages has been applied (tested).