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搜索资源 - object recognition
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SIFT算法是近几年才提出的一种新型局部特征描述子。SIFT特征独特性好，信息量丰富，对尺度缩放，旋转，视角变化，遮挡，噪声和亮度变化等大部分干扰都具有很好的鲁棒性，它在在场景匹配，目标识别等领域已获得成功利用-SIFT algorithm is a new feature in recent years that it has made a partial descr iption of the child. SIFT features unique and good, rich amount
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Object matching demo based on Lowe, D.G. 1999. Object recognition local scale-invariant features.
In International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, pp. 1150?157.
uses SURF instead of SIFT -Object matching demo based on " Lowe, DG
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模板匹配是目标识别的基础，在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域，并识别出来。-Template matching is the basis of object recognition, search and consistency largest known object gray area in the target image, and identified.
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物体的姿势识别 效果不错 可以下载试试看-Object recognition of the effect of good posture can be downloaded to try
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异质链表实现：链表主要操作方面：遍历链表时，对应不同的类型对象对象识别问题。通过RTTI可识别类型。-Achieve heterogeneous linked list: list the main operating areas: traverse linked list, the corresponding objects of different types of object recognition. RTTI can be identified by type.
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马尔科夫图切代码，对图像处理很有用，特别是图像分割，目标识别-markov graph cut,it is useful to image processing，especially in segmentation，object recognition
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SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念，这大大加快了程序的运行时间。-SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust local feature detector,
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该算法可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。-The algorithm can be applied to object recognition in computer vision and 3D Reconstruction.
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通过颜色识别来进行目标跟踪，用c++写的代码，大家可以用来参考学习-Through the color recognition to target tracking, with c++ to write the code, we can refer to the study
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Eye pupils detection using webcam
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这是MATLAB在图像处理与目标识别的应用(This is the application of MATLAB in image processing and object recognition)
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使用图形点云的概念 3维图形绘制 可以在作物体识别的方面应用(Using the concept of graphical point clouds, 3 dimensional graphics rendering can be applied to object recognition)
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基于Hausdorff距离的物体识别，识别率还可以。(Object recognition based on Hausdorff distance)
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Piotr's Image & Video Matlab Toolbox：侧重物体识别(Piotr's Image & Video Matlab Toolbox:focus on object recognition)
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
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本书是计算机视觉编程的权威实践指南,依赖 Python 语言讲解了基础理论与算法,并通过
大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、
立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。(This book is an authoritative guide to computer vision programming, which explains basic theories and algorithms based on
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物体识别，基于opencv，用c编写的物体识别教程(Object recognition, an object recognition tutorial based on OpenCV, written in C)
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该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示：
第1章 OpenCV的探险之旅;
第2章 OpenCV基础知识介绍;
第3章 图形用户界面和基本滤波;
第4章 深入研究直方图和滤波器;
第5章 自动光学检测、目标分割和检测;
第6章 学习目标分类;
第7章 识别人脸部分并覆盖面具;
第8章 视频监控、背景建模和形态学操作;
第9章 学习对象跟踪;
第10章 文本识别中的分割算法;
第11章 使用Tessera
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通过opencv中的surf算法实现物体识别(Realization of object recognition by surf algorithm in opencv)
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图像识别物体，matlab 自动识别物体，视频识别，自带训练集，Python基础教程(Image recognition object, Matlab automatic object recognition, video recognition, training set with itself.
Python basic tutorials)
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