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light2
- 基于肤色的人脸检测方法，包括肤色模型建立和肤色分割过程两大部分内容。在比较了颜色空间和两种模型后，选择了在 YCbCr 空间建立高斯模型。输入图像经过相似度计算、阈值分割、最后得到人脸区域。
get_psnr
- 这个是一个获取两个图像相似度的函数，对于图像处理和数字水印方面的编程者来说，会经常去计算两个图像的psnr值，从而来确定图像的相似度，使用matlab可以很方便的计算两个图像的psnr，但是由于matlab专业性很强，而且有没有版权保护，所以对于大批的使用VC语言的这方面的编程者，由于要经常使用而显得很麻烦。 通过调用get_psnr函数可以很方便的就得到两个图像的相似度。
AMeasurementofColorSimilarityBasedonHSVColorSystem
- 该文给出了基于HSV 颜色空间的两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,它既保留了传统方法计算相似度的好处,同时克服了其缺陷。
cbir
- 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
histogramprocessing
- 图像比对是以原件的图像为基准，对待鉴定件图像进行预处理、定位、配准；再对原件及待鉴定件的图像进行相似度比对；计算出两者的相似度数值。 -Image than on the original image is based on identification of pieces of treated image pre-processing, positioning, registration again and to be identified on the original piece of
cbir
- 基于内容的图像检索（cbir） 可以对图像库进行相似度计算并给出图像搜索的结果-Content-Based Image Retrieval (cbir) image library can be calculated and given the similarity of image search results
SIFTkey
- 由于只是利用图像的灰度信息，sl 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体：针对这一问题，提出了一种基于彩 色的SIFT特征点提取算法，并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响?这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点， 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算：实验结果证明了该算法的有效性。-Abstract：Because only the gray scale information is utilized．the SIFT metho
renlianjiance
- 已有的眼睛状态识别方法不仅计算量大，而且易受环境因素(如光照条件)的影响。为此本文提出了一种新的眼睛状态识别方法:首先对实时拍摄的图像利用运动信息和肤色特征进行人脸检测 然后在检测到的上半部人 脸区域采用Adaboost算法只检测驾驶员正常状态下睁开的眼睛，把检测 的眼睛与眉毛分割出来制成正常睁开眼睛模板 最后把眼睛模板与未检测 到眼睛的上半部人脸区域进行匹配，当该区域的最大相似度值小于某闽值 时认为眼睛是闭合状态，否则认为眼睛是睁开状态。并根据眼睛状态计算 眼睛平均闭合时间
Depthmeasurementoftheobjectbasedonthecorresponding
- 提出了一种基于对应点匹配的物体深度信息测量方法。首先给出了物理图像坐标系与像素坐标系之间的关系；其次，借助于相关法计算两幅图像中目标的相似度，以实现同一目标在不同成像中的匹配；然后从目标几何形状的角点出发，结合对应点的外极线约束条件，提出一种有效的对应点匹配算法，并利用对应点的视差计算基于光轴平行的双摄像机成像的目标深度信息。计算机仿真结果验证了算法的有效性。-A method for measuring the depth of an object was proposed based on
7
- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
picture-retriral
- 图像检索完整源程序，包括图像相似度计算、特征提取、图像分割等-Image retrieval complete source code, including image similarity calculation, feature extraction, image segmentation
image-retrieval-technology-research
- 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
SSIM
- 图像质量评价的一个重要的指标：平均结构相似度（MSSIM），比PSNR有更好的性能，并且计算简单。-Image quality assessment is an important indicator: Average structural similarity (MSSIM), better than the PSNR performance, and easy to compute.
HCI
- 功能：求两幅图像的相似度，进而用于图像检索 尽管一幅彩色图像包含成千上万种颜色,但在多数情况下,图像中少数几种颜色就涵盖了图像中的大多数的象素颜色。这些颜色被称为主色。一些研究表明:使用主色一般不会降低颜色匹配效果。因此考虑一种次优可行的基于聚类颜色特征的相似度计算方法。 -Function: Find the similarity of two images, and then used for image retrieval although a color image con
distance
- 实现计算两张图片的相似度计算，这种方法主要克服图像的选装，扭曲，轻度变形等地相似度计算-calculate distance
hausdroff
- 输入两个需要比较的图像，利用hausdroff距离计算它们的相似度。输入参数A和B是需要比较的两组图像。-hausdroff distance
K-means
- 在诸多的图像分割算法中，K-means聚类方法体现出了高效性和简洁性。该代码完整实现了k-means算法，并利用该算法进行图形分割。k-means 算法接受参数 k，然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高，不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。-This code implements the K-means method for image segmentation,
ssim
- 这个程序可以计算一幅图像的结构相似度指数SSIM，一定程度上评估图像质量。-This program can calculate an image structural similarity index SSIM, to some extent, to assess the quality of the image.
xiangsidupipei-matlab
- 对两幅图像进行相似度计算，基于相似度计算进行模板匹配，带有测试图像，可以直接运行-Calculate the similarity of the two images, the similarity calculation based on template matching, with a test image, you can directly run
imagetrievalDlg
- 图像检索中常用的特征提取与相似度计算技术，以及基于内容的图像检索系统的实现方法。-That is commonly used in image retrieval feature extraction and similarity calculation techniques, as well as the realization method of content-based image retrieval system.