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Basedonwaveletanalysisandprincipalcomponentanalysi
- 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展，社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征， 它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。从而，人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注，成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
cornerdetect
- 图像中的角点包含大量的信息，在计算机视觉中扮演重要角色，在许多应用中角点用作特征点，例如图像配准、运动目标跟踪等。鉴于此，学者们提出很多角点检测方法。例如Hans EMoravec在1977年提出的Movavec算法，Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的Harris算法，以及MirosavTrai．kovic和MarkHedley提出的Trajkovic算法等“卅。角点检测的另一个途径是计算轮廓的曲率函数，因为角点是曲率函数的最大值，因此很容易通过阈值的方法检测
Novel-approach-for-texture
- 为提高基于内容的图像检索系统中纹理特征提取的有效性,提出了又一种纹理图像检索方法。该方法 利用非下采样 Contourlet变换对图像进行分解, 提取不同子带和不同方向变换系数矩阵的均值和方差为特征向量, 作 为数据库中纹理图像的索引,并利用两种不同的相似度函数计算图像之间的相似度,建立了一套基于示例查询图像 的纹理图像检索系统。实验结果表明,与小波包等特征提取方法相比, 该方法不仅能降低特征向量维数,而且能取得 更高的检索准确率和检索速度。-To i ncrease t he
IEEE-SAR-image-
- ieee论文，主要是高分辨率SAR图像的特征提取与检索技术-ieee papers, mainly high-resolution SAR image feature extraction and retrieval technology
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- 本文以红外成像制导的图像处理分析和目标识 别为主线，针对各个环节所存在的困难，系统研究了目标识别系统中的图像滤波、 目标分割、二维目标特征提取、三维目标特征提取和分类识别等问题。 -The main line of the image processing and analysis of the infrared imaging guidance and target recognition, target recognition system image filtering sys
Feature-fusion-based-on-NMF-and-NSCT
- 一种基于非负矩阵分解和红外特征的图像融 合方法，实现源图像的目标区域和背景区域分别融合。-A proposal method based on non-negative factorization (NMF) and infrared feature is presented for infrared and visual images fusion, which fuses the target region and background respectively .
IMAGEANNOTATIONBASED-ONENSEMBLE
- 基于底层特征的图像内容和人为理解的图像语义之间存在“语义鸿沟"的现象，而基于图像底层视觉特征的图像自动标注技术，能够实现从图像的底层特征中提取出高级语义信息的关键字来标注图像，能很好的解决这一难题-Based on the underlying features of image content and image semantic understanding of human existence between the " semantic gap" phenomenon,
imageannotation
- 基于图像显著区域的自动标注方法的准确率与整体考虑整幅图像特征相比有很大提高，表明提出的算法优于传统方法。-a novel algorithm based on image saliency is demonstrates the proposed approach is promising．
shiyan5
- 这是一个关于图像复原及图像特征分析的实验报告，里面有Matlab源程序，结果分析。-This is a experiment report about the image restoration and image characteristics extraction.
SIFT
- 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
SLAM
- 本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的 位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创
ExtinctionProfiles
- 一种新的高光谱图像分类方法，采用形态学坡面方法提取特征,获得图像的空间特征，从而提高分类精度。-Extinction Profiles for the Classification of Remote Sensing Data
face-recognition-matlab-code
- 基于PCA的人脸识别matlab代码。建立特征脸空间，而后将预存人脸图像和待识别图像投影到特征脸空间上，可以得到较高的识别率-Based on PCA face recognition matlab code. The eigenface space is established, and then the stored face image and the image to be recognized are projected onto the feature face space, and