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Le Descr ipteur SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [1] consiste a extraire un histo-
gramme d orientations de gradients autour d un point d inter^et de l image. Le principe du calcul
du descr ipteur est illustre a la gure
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针对现有的图像复制遮盖篡改检测算法需要某些先验信息、对后处理操作失效且计算量大等问题,
借鉴图像匹配技术中的SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法,首次提出将其用于检测复制
遮盖的篡改操作。
-Cover the existing image copy for tamper detection algorithm needs some prior information on the calculation of post-proc
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:提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的目标跟踪方法.首先使用SIFT提取目标特征,构
建目标特征库,然后使用基于K维树的特征匹配算法,对实时序列图像提取的SIFT特征与特征库中目标进行精确匹配
-: Based on Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature matching target tracking. The first to use SIFT target feature extraction, featur
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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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关于视频结构分析,总结了目前镜头分割、关键帧提出、场景边界检测的方法,基于目前算法存在的缺陷,提出了尺度不变特征变换的方法。-Video structure analysis, summed up the scene boundary detection, shot segmentation, key frame proposed scale invariant feature transform method based on the current algorithm defects.
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Abstract—A novel image watermarking algorithm against
geometric attacks is proposed to solve watermarking
synchronization problems. In watermark embedding, firstly,
watermark is embedded into host image by a Single Value
Decomposition (SVD) m
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SIFT特征(Scale-invariant feature transform,尺度不变特征转换)是一种计算机视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe 在1999年所发表,2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利,专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。
局部影像特征的描述-SIFT algorithm
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该教程由英属哥伦比亚大学的研究者编写,详细介绍了Scale Invariant Feature Transform算法。-This tutorial introduce the algorithm os Scale invariant Feature Transform in detailed by the researcher of British Columnbia University
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要:图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础,特征提取则是图像匹配的基础,其中不变量特征是一
个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一,但算法复杂、计算时间长。分析
了SIFt的计算时间分配,通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长,大大提高了SWr的
计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法,提出了双向匹配算法,提高了图像匹配的准确率。实
验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
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SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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详细画出了时域和频域的相关图,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, Combined with PCA scale invariant f
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,实现了对10个数字音的识别程序LZ复杂度反映的是一个时间序列中。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Realization of 10 digital audio recognition program LZ complexity is reflected in a time sequence.
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包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,用于时频分析算法。- Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, For time-frequency analysis algorithm.
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包括回归分析和概率统计,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,计算晶粒的生长,入门级别程序。- Including regression analysis and probability and statistics, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Calculation of growth, entry-level program grain.
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采用热核构造权重,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,对于初学者具有参考意义。- Thermonuclear using weighting factors Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, For beginners with a reference value.
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PLS部分最小二乘工具箱,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,是路径规划的实用方法。- PLS PLS toolbox, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Is a practical method of path planning.
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采用热核构造权重,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,插值与拟合的matlab实现。- Thermonuclear using weighting factors Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Interpolation and fitting matlab implementation.
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,正确率可以达到98%,粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Accuracy can reach 98 , Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared.
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,已调制信号计算其普相关密度,Matlab实现界面友好。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Modulated signals to calculate its density Pu-related, Matlab to achieve user-friendly.
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