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搜索资源 - object recognition
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SIFT 算法提取图像局部特征， 成功应用于物体识别、图像检索等领域。SIFT 算法主要分为四个步骤： 检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数、关键点描述子的生成。-SIFT algorithm to extract local image features, successfully applied to object recognition, image retrieval and other fields. SIFT algorithm is divided into
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图匹配的RRWM方法。图匹配可用于目标识别，模式识别。-Graph matching RRWM method. Graph matching can be used for object recognition, pattern recognition.
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文章拟采用机油和油菜的高光谱图像数据为具体对象，分别从光谱特性分析和图像特性分析两个角度，采用流形学习方法探索一种从非线性高光谱图像数据中提取低维本质信息的方法，结合支持向量机、线性判别分析等模式识别方法建立机油品种和油菜品种的识别模型
-Article intends to adopt oil and rapeseed hyperspectral image data for a specific object, respectively, from the spectral chara
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Unsupervised Statistical Models for General Object Recognition
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基于PCL识别模型的3D物体识别源码。-This tutorial aims at explaining how to perform 3D Object Recognition based on the pcl_recognition module.
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基于Opencv1.0的帧差法目标识别，效果不是很好，但具有一定的实时性。-Opencv1.0 frame difference method based object recognition, the effect is not very good, but has some real-time.
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基于灰度直方图的辨识前方物体的算法，通过此算法可辨识出前方物体。-Object recognition algorithm based on histogram ahead through this algorithm can identify the object in front.
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Theme: Object recognition using Geometric Properties(area, perimeter,circularity,etc) . In order to obtain the results the project was implemented using C++ and the tool C++Builder. For every geometric feature has been created a method that return a
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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实验室同学写的一个目标识别的程序，包含了目标识别的各个环节，希望的图像处理专业的同学有所帮助-Lab students write a target identification procedures, including all aspects of object recognition, image processing professionals want to help students
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Matlab在图像处理与目标识别方面 很好的资料
-Matlab in image processing and object recognition on good information
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sift算法的matlab实现，作者Lowe的源码，用于目标识别-sift algorithm,run by matlab,produced by Lowe,for object recognition.
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数字图像处理在人们的生活中无处不存在着它的影子，是非常流行热门的技术之一，可以说它是一种每时每刻都在改变着人类生活的技术。人们对于物体的识别主要针对于物体的外形，图像分割目的是对图像中有意义的特征部分进行提取，所谓有意义的特征包括图像中物体的外形边缘和区域等。本文主要针对其中的一个传统而经典的分割方法Hough变换而展开。Hough变换实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系，具有对抗噪声的鲁棒性以及在图像中的不连续性等优点，通过它构建的参数空间可以容易地对特定形状，如直线、圆等解析曲线进行判
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数字图像处理在人们的生活中无处不存在着它的影子，是非常流行热门的技术之一，可以说它是一种每时每刻都在改变着人类生活的技术。人们对于物体的识别主要针对于物体的外形，图像分割目的是对图像中有意义的特征部分进行提取，所谓有意义的特征包括图像中物体的外形边缘和区域等。本文主要针对其中的一个传统而经典的分割方法Hough变换而展开。Hough变换实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系，具有对抗噪声的鲁棒性以及在图像中的不连续性等优点，通过它构建的参数空间可以容易地对特定形状，如直线、圆等解析曲线进行判
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This paper aims to present a survey of object recognition/classification methods based on image moments. We review various types of moments (geometric moments, complex moments)
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用深度学习做的机械抓取的目标识别，对桌面上的问题进行检测并识别出抓取的区域以及抓取方式-Learning to do with the depth of the object recognition mechanical crawl on the issues on the desktop to detect and identify the areas and crawl crawl way
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SIFT 特征提取 简单实用 可用于人脸特征分析以及其他物体识别领域-SIFT feature extraction is simple and practical facial feature can be used for analysis, and other areas of object recognition
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SURF Feature is an algorithm that is used in the object recognition please see the source code
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该方法对路面破损图像的灰度、纹理、边缘、形状等多种特征进行了定性和定量分析，选择出能够准确描述路面破损目标特性的关键特征，并通过多种融合规则和融合方法对这些特征进行融合，最终实现路面图像的准确分类和破损目标的精确分割-Three dimensional object recognition and classification using range and texture image
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使用特征点来代表图像的内容，运动目标跟踪，物体识别，图像配准，全景图像拼接，三维重建-The use of feature points to represent the content of the image, moving object tracking, object recognition, image registration, image mosaics, 3D reconstruction
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