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搜索资源 - illumination invariant
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基于内容的图像检索技术的关键在于特征提取，是利用图像的颜色、形状、纹理、轮廓、对象的空间关系等客观独立的存在于图像中的基本视觉特征作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按相似度匹配进行检索。综合国内外研究现状，可将基于内容的图像检索技术分为如下几种类型:基于颜色特征的检索、基于纹理特征的检索、基于形状及区域的检索、基于空间约束关系的检索。-Based on comparing various affine invariant regional basis, selection of
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This paper investigates a new face recognition system based on an efficient design of classifier using SIFT (Scale
Invariant Feature Transform) feature keypoint. This proposed system takes the advantage of SIFT feature which possess strong
robust
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Abstract— When skin areas like faces and hands are imaged under natural environments their color appearance is frequently
affected by variations in illumination intensity and chromaticity. In color-based skin tracking and detection, changing
inte
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SIFT (Scale-invariant feature transform) est un algorithme de vision assistée par ordinateur permettant de détecter et
décrire des zones d intérêts dans une image. Cet algorithme a été publié par David Lowe en 1999, et le propriétaire du
brevet e
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sift算法 图像处理 尺度无关特征转换 matlabSIFT算法的主要思想是在尺度空间寻找极值点，然后对极值点进行过滤，找出稳定的特征点。最后在每个稳定的特征点周围提取图像的局部特性，形成局部描述子并将其用在以后的匹配中.-Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an
approach for detecting and extracting local feature
descr iptors that are reasonably i
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The Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) bundles a feature detector and a feature descr iptor. The detector extracts from an image a number of frames (attributed regions) in a way which is consistent with (some) variations of the illumination, vi
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在计算机视觉的领域中，图像匹配是很多问题最重要的一个方面，包括物体和场景识别，通过多幅图像进行3D重构，立体匹配和运动跟踪。SIFT特征对于图像的旋转和尺度变化具有不变性，对于光照改变和摄像机角度变化具有部分的不变性-In the field of computer vision, image matching is one of the most important aspects of the many problems, including the identification of ob
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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Speeded Up Robust Features (SURF) SURF (Speeded Up Robust Features) is a robust local feature detector invariant to scale rotation and illumination similaire to SIFT Scale Invariant Feature Transform
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This an OPENCV based project. Here we are implementing the algorithm that uses adaptive
methods to segment the image to identify objects.
The objects are then used to form candidate markers which are examined for several criteria.
Potential m
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一 种 基 于 特征点 的 全自 动 无 缝图 像拼 接方法。 该 方法采用 对 于 尺度具 有 鲁 棒性 的 SIFT 算 法进行 特征点 的 提
取与 匹 配， 并 通过引 导 互 匹 配及投票 过滤 的 方法提高 特征点 的 匹 配 精确 度， 使用 稳 健的 RANSAC 算 法求 出 图 像间 变 换矩 阵 H 的 初 值并 使用 LM 非 线 性 迭代 算 法精炼 H， 最终使用 加 权平 滑 算 法完 成 了 图 像的 无 缝 拼接。-An automatic seamless
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Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is mainly invariance to various image transformation including rotation,scale and illumination changes. First, the video is converted into frames. key frames are extracted video. SIFT is mainly used for objec
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行人重定位算法，识别效果非常好，有源码和文章-Person re-identification is an important technique towards
automatic search of a person’s presence in a surveillance
video. Two fundamental problems are critical for
person re-identification, feature representation and me
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