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SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算
量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根
据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结
果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
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ace Detection Program for MATLAB 2013a
using Gabor Feature Extraction and Neural Networks
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1- copy all files and directories to the MATLAB s work folder
* In order to run
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提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
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test image feature image extraction
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在图像分类与识别算法研究中，目标几何特征的提取通常需要计算目标图像的最小外接矩形以获取长、宽等属性。针对该特点，
提出一种利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形的算法。该算法只需根据顶点链中垂直或水平方向上的
点坐标即可求出目标的面积、形心和主轴。基于顶点链码和离散格林的主轴法和旋转法可快速求出目标的最小外接矩形。实验结果表明，
旋转法的运算速度是现有算法的 2 倍左右，主轴法的速度又比旋转法快速 2 倍左右-In the image classificat
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FEATURE EXTRACTION USING MFCC:Mel Frequency Ceptral Coefficient is a very common and efficient technique for signal processing. This
paper presents a new purpose of working with MFCC by using it for Hand gesture recognition. The
objective of usin
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Face recognition, feature extraction, face image preprocessing
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指纹识别图像预处理算法及指纹特征提取系统研究-Fingerprint image preprocessing algorithm and fingerprint feature extraction system research
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针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法， 费时费力且效率不高的缺点， 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞
进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 ， 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征
参数； 用 K-means 算法对特征进行聚类， 得到枸杞相应等级的基准； 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞
进行分级。 实验结果表明 ， 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
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为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特
征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸
局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人
脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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Image descr iptor and feature extraction
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基于opencv的图像检索系统，提取颜色特征和轮廓特征进行检索-Image retri system based on OpenCV, the extraction of color features and contour feature extraction
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擴增實境技術是在真實視訊影像中加入虛擬物件，並透過追蹤與定位技術，可以與人們產生良好之互動效果。在視覺追蹤應用領域裡，可分為標記與無標記兩類應用。標記識別技術較為成熟，目前擴增實境開發平台以採用標記識別為主；至於無標記則侷限在特定方法之識別追蹤應用領域，例如樂高玩具利用包裝盒上之印刷圖片當作辨識物件。面對無標記擴增實境之應用日趨重要，且必須因應不同物件採用不同特徵之識別追蹤方法來達成無標記擴增實境之應用。而目前擴增實境平台並不提供模組化方式來替換識別追蹤方法，因此本文提出無標記擴增實境實驗平台，
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硕士论文
1，苹果分级研究目的和意义。
2，苹果自动分级的系统与组成（硬件组成和软件组成）
3，苹果分级中的图像处理和识别
4，苹果大小的特征提取
5基于神经网络对于苹果自动分级
6主要研究的结论和发展趋势。-Master s thesis
1, apple grading research purpose and meaning.
2, apple automatic grading system and the composition of (hardware
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人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
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有信道编码，调制，信道估计等，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码。- Channel coding, modulation, channel estimation, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Including the final calculation of the compressed image peak signal to noise ra
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