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基于空间直方图的图像相似度匹配算法，用opencv开发的，适合做跟踪的朋友用,Space-based histogram similarity matching algorithm, using opencv developed suitable for tracking Friend
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图像相似度检测，下面是直方图相交的代码，同种图片的识别率达90％以上，性能非常稳定。
程序的例子是8位（256色）位图，其他位图类似。
-Image similarity detection, the following is the histogram intersection of the code, the same kinds of picture identification rate of 90, performance is very stable. Procedure
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实现BMP图像的直方图均衡化，并集成了两幅图片的相似度匹配，能输出匹配度-Achieve BMP image histogram equalization, and integrated picture of the similarity of the two match, output match degree
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A new approach toward target representation and localization, the central component in visual tracking
of non-rigid objects, is proposed. The feature histogram based target representations are regularized
by spatial masking with an isotropic kern
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用的是局部颜色特征，再说细点是用里面的区域颜色直方图的方法。把图像归一化到256X256，把图像分成4X4块，计算16个区域的颜色直方图、、、
最后计算相似度是用欧氏距离.-Using local color feature, repeat fine-point is inside the regional color histogram method. The normalized image to 256X256, the image is divided into 4X4 blocks
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提出一种新的目标表示和定位方法,该方法是非刚体跟踪的核心技术.利用均质空间掩膜规范基于特征直方图的目标表示,该掩膜引入了适合于梯度优化的空间平滑相似函数,所以可以将目标定位问题转换为局部极大值求解问题.我们利用从Bhattacharyya系数倒出的规则作为相似度量,利用mean shift procedure完成优化求解.在给出的测试用例中, 本文方法成功解决了相机移动,阴影,以及其他的图象噪声干扰.文章对运动滤波和数据关联技术的集成也进行了讨论.-A new objective and pos
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近年来，随着互联网的高速发展，网上的多媒体信息也急剧增加，这些多媒体信息以图像为主。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出所需要的图像，己成为一个备受关注的研究课题。有效地组织、管理和检索大规模的图像数据成为迫切需要解决的问题。于是基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval: CBIR)作为一个崭新的研究领域出现了。
本课题拟研究、分析彩色图像红、绿、蓝三基色直方图的生成、特征提取和相似度等问题，应用图像的颜色信息—三基色直方图对图像进行检索。针对基于颜
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由图像的颜色直方图求取相应的区域颜色熵，利用该信息判断出两幅图像间的相似度，可将其利用到诸如镜头检测之类的场合中-Use color histogram to calculate corresponding regional color entropy, use this information to determine the similarity between two images,which can be used to detect the occasions such as shot
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图像相似度检测，下面是直方图相交的代码，同种图片的识别率达90％以上，性能非常稳定。 程序的例子是8位（256色）位图，其他位图类似.-Image similarity detection, the following code histogram intersect the same kind of picture identification rate of 90 , performance is very stable. Examples of the program is 8-bit (
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提出了用于形状匹配的自适应边界点选取的形状上下文方法! 首先"根据目标形状"自适应地确定边界点个数然后"利用选取的边界点"按照本文方法计算该目标的形状直方图最后"利用形状直方图计算不同目标之间的相似度!基于手写体数字的试验表明"形状上下文在有效描述目标的形状特征的基础"准确地计算了不同目标之间的相似度"达到了满意的匹配结果!-Adaptive boundary points for shape matching the shape of the selected context first of
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本文讲述了一种基于图像颜色直方图的图像相似度的度量的方法,。并用Matlab实现，有源代码-This article describes a method based on the image color histogram image similarity measure. And using Matlab, source code
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基于opencv和vs2008实现了两幅图像进行直方图对比，可以检测相似度-Based opencv and vs2008 achieve the two image histogram contrast, can detect similarity
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本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子
空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法
提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标
的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条
件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足
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根据直方图特征，用巴氏系数算法求出源图像和要搜索图像的相似度-According histogram with pasteurized factor algorithm derived source image and the image you want to search for similarity
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研究两幅图像匹配相似度衡量的方法，利用直方图的相关知识，采用相关，卡方，直方图相交,Bhattacharyyahe和EMD方法实现对两幅图像的相似度衡量。-Study two images matching similarity measure method, using the histogram of the relevant knowledge, using relevant, chi-square, histogram intersection, Bhattacharyyahe and
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求算目标与背景的灰度直方图 相似度，本人硕士论文程序-Seeking calculate target and background histogram similarity, I master s thesis program
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基于颜色直方图的图像相似度检测，可对检测后的图像进行排序-Based on color histogram of the image similarity detection, it can be to sort the testing image
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能够较好实现人脸检测，包括相似度计算 二值化 水平/垂直直方图 边缘检测 标注特征等-Can achieve face detection, including similarity value of two horizontal/vertical histogram of edge detection mark etc.
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通过比较两幅图像直接的直方图来测量两幅图像之间的相似性。因为直方图比较是基于逐个容器进行的比较，不考虑相邻容器的影像，顾比较之前对查询图像和输入图像减少颜色空间。-Direct histogram similarity measure between two images by comparing the two images. Because histograms are more individually based on container, without regard to the i
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一种改进的颜色直方图相似性度量算法
本文对几种常用的颜色直方图相似性度量方法进行了比较分析,进而提出一种综合多个距离度量方法的改进算法,对该算法的颜色检索性能进行了实验,并将其效果与多个距离度量方法单独使用时的检索效果进行了对比。实验表明,该算法具有更佳的检索效果
-An improved color histogram similarity measurement algorithms on several popular color histogram similarity m
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