文件名称:sift
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- 上传时间:2012-11-16
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1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点:
a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。
c) 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
d) 高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
e) 可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
4 SIFT算法步骤:
1) 检测尺度空间极值点
2) 精确定位极值点
3) 为每个关键点指定方向参数
4) 关键点描述子的生成
本包内容为sift算法matlab源码-1 SIFT course of development
SIFT algorithm by DGLowe in 1999, the perfect summary of 2004. Later Y.Ke its descr iption of the sub-part of the histogram with PCA instead of its improvement.
2 the SIFT main idea
The SIFT algorithm is an algorithm to extract local features in scale space to find the extreme point of the extraction location, scale, rotation invariant.
3 the main features of the SIFT algorithm:
a) SIFT feature is the local characteristics of the image, zoom, rotate, scale, brightness change to maintain invariance, the perspective changes, affine transformation, the noise also maintain a certain degree of stability.
b) unique (Distinctiveness), informative, and mass characteristics database for fast, accurate matching [23].
c) large amounts, even if a handful of objects can also produce a large number of SIFT feature vectors.
d) high-speed and optimized SIFT matching algorithm can even achieve real-time requirements.
e) The scalability can be very convenient fe
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点:
a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。
c) 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
d) 高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
e) 可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
4 SIFT算法步骤:
1) 检测尺度空间极值点
2) 精确定位极值点
3) 为每个关键点指定方向参数
4) 关键点描述子的生成
本包内容为sift算法matlab源码-1 SIFT course of development
SIFT algorithm by DGLowe in 1999, the perfect summary of 2004. Later Y.Ke its descr iption of the sub-part of the histogram with PCA instead of its improvement.
2 the SIFT main idea
The SIFT algorithm is an algorithm to extract local features in scale space to find the extreme point of the extraction location, scale, rotation invariant.
3 the main features of the SIFT algorithm:
a) SIFT feature is the local characteristics of the image, zoom, rotate, scale, brightness change to maintain invariance, the perspective changes, affine transformation, the noise also maintain a certain degree of stability.
b) unique (Distinctiveness), informative, and mass characteristics database for fast, accurate matching [23].
c) large amounts, even if a handful of objects can also produce a large number of SIFT feature vectors.
d) high-speed and optimized SIFT matching algorithm can even achieve real-time requirements.
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sift/data/box.pgm
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sift/data/landscape-a.jpg
sift/data/landscape-b.jpg
sift/data/nest.png
sift/data/nest2.bmp
sift/data/vessel-1.pgm
sift/data/vessel-2.pgm
sift/diffss.m
sift/doc/bibliography.bib
sift/doc/figures/sift-descriptor-AI.bb
sift/doc/figures/sift-descriptor-AI.pdf
sift/doc/figures/sift-descriptor-SAVED.tex
sift/doc/figures/sift-descriptor.aux
sift/doc/figures/sift-descriptor.log
sift/doc/figures/sift-descriptor.pdf
sift/doc/figures/sift-descriptor.tex
sift/doc/figures/sift-descriptor.wrm
sift/doc/figures/warmread.sty
sift/doc/sift.bbl
sift/doc/sift.tex
sift/doc/visionlab.sty
sift/gaussianss.m
sift/imreadbw.m
sift/imsmooth.c
sift/imsmooth.dll
sift/LICENSE
sift/Makefile
sift/mexutils.c
sift/plotmatches.m
sift/plotsiftdescriptor.m
sift/plotsiftframe.m
sift/plotss.m
sift/README
sift/sift.m
sift/siftdescriptor.c
sift/siftdescriptor.dll
sift/siftdescriptor.m
sift/siftlocalmax.c
sift/siftlocalmax.dll
sift/siftlocalmax.m
sift/siftmatch.c
sift/siftmatch.dll
sift/siftmatch.m
sift/siftormx.c
sift/siftormx.dll
sift/siftread.m
sift/siftrefinemx.c
sift/siftrefinemx.dll
sift/siftrefinemx.m
sift/sift_compile.m
sift/sift_demo.m
sift/sift_demo2.m
sift/sift_demo3.m
sift/sift_demo4.m
sift/sift_demo5.m
sift/sift_demo6.m
sift/sift_gendoc.css
sift/sift_overview.m
sift/tightsubplot.m
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sift/doc/figures
sift/data
sift/doc
sift
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