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搜索资源 - video sift tracking
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基于opencv的SIFT图像特征跟踪程序，应用于视频序列中跟踪图像特征-Opencv-based SIFT feature tracking program, used to track image features in video sequences
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《DragonEye Fast Object Tracking and
Camera Motion Estimation》DragonEye是一个基于目标直接浏览的视频播放系统。比Dimp和Dragon来说具有实时性-Recently, multiple research groups proposed the concept of direct manipulation,
which makes the task of navigation in videos directly rel
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针对不同摄像头的监控视频序列, 提出了一种基于视频帧 SIFT ( Scale Invariant Feature Transform, 即尺度不变特征变换)
特征跟踪的拼接方法。通过 SIFT算法提取帧图像的特征, 并在跟踪的估计区域搜索匹配特征, 从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明, 该方法较好实现视频快速拼接, 且对重叠区域小、 形变大、 有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。-Surveillance cameras for different video sequence
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本系统中VIS欠缺的SIFT_VC.lib文件。。。
http://www.pudn.com/downloads224/sourcecode/math/detail1055031.html-This is lib file, which is used in Video Intelligent System (VIS) based on the Microsoft Visual Studio 2008 compiler environment and OpenCV 2.0 library
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑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。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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sift特征实现视频跟踪,物体平移、旋转、尺寸缩放不变-video tracking by sift feature
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