私はSIFTを勉強しています。私はLoweのアルゴリズムの中には少し混乱しています。
スケーリングのような変換に不変な記述子を持たせるには、LoG（ラプラシアン・オブ・ガウス）のスケーリング係数を取り除かなければなりません。私はLoGが次のように表されていることを知っています：
次に、スケール不変のLoGは次のようになります。
しかし、DoGはどのようにこのようになりますか？
言い換えれば、DoGを使って近似すると、SIFTでそのスケールファクタを取り除くことができます。私はDoGがどのように計算されているのか知っていますが、問題は、その要素を取り除いて、不変からスケールまでのLoG近似を持つ方法を理解できません。
正確な説明は本当に感謝しています。
編集：いくつかのより多くの質問は、正確に答えてください。ありがとう:-)
1- SIFTの最後のステップで、勾配方向を用いて特徴ベクトルを計算する。これを行うには、各方向からキーポイントの回転を差し引きます。なぜ私たちがそれらを引くのか理解できないのですか？
2 - 照明の依存関係はどうですか？
イルミネーションとオリエンテーションの依存関係をどのように取り除くのか誰でも説明できますか？