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基于OpenCV的SIFT特征点提取进行匹配的程序
- 基于OpenCV的SIFT特征点提取进行匹配的程序，程序中采用了两幅图像，匹配后可进行放射变换-OpenCV based on SIFT feature point extraction of matching procedures, the procedures used in the two images, match after radiation transformation
cPP-recog
- 介绍数字图像统计模式识别、模式识别决策方法及实现：测试代码有人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、运动图像分析，共6个数字图像模式识别应用实例-Introduction of digital image statistical pattern recognition, pattern recognition and realization of decision making: the test code was face detection an
siftdetectandmatch
- 运用sift算法提取两幅图像中的特征点，然后再进行特征点匹配，实现图像配准-Sift algorithm using two images extracted feature points, and then the feature point matching, to achieve image registration
siftformatlab
- 这是一个用MATLAB代码实现的一个关于图像的特征描述子的提取 以及相应特征点进行匹配的代码 可用于图像识别 或者立体匹配。-This is a MATLAB code with a descr iptor on the image feature extraction and matching feature points in the corresponding code can be used for image recognition or stereo matching. T
zw
- 指纹识别算法学习套件 3.0具有指纹图像增强，脊线细化，特征点提取，指纹特征匹配等功能的低速测试版 本套软件建立在拥有自主知识产权的专利算法基础之上，通过有效降低背 景噪音，图像 增强优化，最终实现精准识别功能.-Fingerprint recognition algorithm with learning packages 3.0 fingerprint image enhancement, ridge detail, feature point extraction, feature
softsign_2d_recog
- 基于软分配的二维点匹配图像特征识别方法，识别思想还是基于模板库的思想-Based on the distribution of two-dimensional soft point matching method of image feature recognition, identification or ideological template library based on the idea of
VideoBasedFaceDetection
- 视频搜索中人脸识别关键技术的研究与实现。本文对人脸检测与识别技术进行了研究，实现了一个用于视频搜 索的自动人脸识别系统。该系统对输入的视频帧进行人脸检测和定 位，经过图像预处理之后，进行重要特征点Gabor一Fisher的特征提取 和分类识别。-Video search, face recognition and implementation of key technologies. In this paper, face detection and recognition tech
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- 基于特征点的图像拼接，但需要人工选择特征点。-Based on feature points of the image stitching, but the need to manually select feature points.
Novel_Example-Based_Shape_Learning_For_Fast_Face_A
- 用于人脸对准的快速形状学习方法(论文)：提出了一种新的用于人脸特征对准的基于样本 的形状学习策略(ESL)。该方法是基于下面结论提出的：人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线 性关系——即相似的人脸图像蕴涵着相似的形状。因此，给定一个人脸图像的学习集，其中人脸图 像的特征点都已手工标定。则任意新的人脸图像的形状可以如下抽取：估计该人脸图像和训练集中 训练图像的相似度，并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建-Fast Face Alignment for the shape of
facedetect
- 通过图像预处理，实现人脸边缘检测，特征点提取。标记出眼、鼻、嘴三处特征点-Through preprocessing, for face detection, feature point extraction. Mark out the eyes, nose, mouth and three feature points
SampleDemo
- 指纹模式识别预处理演示（特征点获取） 包括梯度方向场确认 图像分割二值化细化处理 标记特征点演示-Fingerprint pattern recognition preprocessing Demo (feature points to obtain), including the direction of field gradient confirmed the binary segmentation of feature points marked thinning demonstrat
face
- 此程序为根据人脸特征点识别人脸程序，实现面部图像的配准，仅作为参考-This procedure is based on facial feature points of face recognition program, to achieve facial image registration, only as a reference
systemgenerator_matlab_
- 指纹识别，包括指纹图像的增强，均衡，纹线的的细化，特征点的提取-Fingerprint identification, including fingerprint image enhancement, balanced, grain refinement of the line, feature point extraction
feature-points-matching
- 对灰度差绝对平均值算法匹配次数多，不具有旋转不变性等缺点，提出一种新的目标识别方法。匹配准则采用具 有环形结构的子窗口内的像素差加毂和的形式表示，保证了算法具有旋转不变性。对模板图像中的特征点按照匹配准则分 别在目标图像中找到相应的匹配点，从而完成匹配操作，与传统的相关匹配算法相比，大大减少了匹配次数。对于因遮挡而 丢失的特征点，可根据已匹配特征点之问的相对距离来重新确定，从而实现目标识别的功能。仿真实验验证了该算法的有 效性。-A new target recognition
pca
- 自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。 （1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。 （2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。 （3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
RANSAC
- 对图像的特征点，进行匹配，利用RANSC找到最佳的映射矩阵-The image feature points matching, using the mapping matrix to find the best RANSC
Fingerprint_Matching
- 一种基于特征点的指纹识别方法.该程序利用2副指纹图像间对应的欧几里得距离，比通常基于细枝末节方法速度有了大幅提高。-Feature points based on fingerprint recognition. The program utilizes two fingerprint images Euclidean distance between the corresponding than the usual minutiae-based approach speed has been
OpenSURF_version1c
- surf算法，实现特征点检测和匹配.文件内有两个图像匹配实例-surf algorithm, feature point detection and matching
Dsift
- 用于图像特征点提取的稠密型sift,很好的一种特征点提取-Dense type sift for image feature extraction, a good feature point extraction
SIFT_YantaoNoemie
- 识别并提取图像中的SIFT特征点，用于图像识别和分类(Identify and extract the SIFT feature points in the image for image recognition and classification)