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Le Descr ipteur SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [1] consiste a extraire un histo-
gramme d orientations de gradients autour d un point d inter^et de l image. Le principe du calcul
du descr ipteur est illustre a la gure
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关于视频结构分析，总结了目前镜头分割、关键帧提出、场景边界检测的方法，基于目前算法存在的缺陷，提出了尺度不变特征变换的方法。-Video structure analysis, summed up the scene boundary detection, shot segmentation, key frame proposed scale invariant feature transform method based on the current algorithm defects.
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种计算机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。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。
局部影像特征的描述-SIFT algorithm
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该教程由英属哥伦比亚大学的研究者编写，详细介绍了Scale Invariant Feature Transform算法。-This tutorial introduce the algorithm os Scale invariant Feature Transform in detailed by the researcher of British Columnbia University
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要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一
个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析
了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的
计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实
验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
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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
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详细画出了时域和频域的相关图，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, NRZ type differential phase modulation signal modeling and simulation analysis, Combined with PCA scale invariant f
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包括回归分析和概率统计，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，计算晶粒的生长，入门级别程序。- Including regression analysis and probability and statistics, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Calculation of growth, entry-level program grain.
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采用热核构造权重，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，插值与拟合的matlab实现。- Thermonuclear using weighting factors Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Interpolation and fitting matlab implementation.
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，正确率可以达到98％，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Accuracy can reach 98 , Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared.
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，已调制信号计算其普相关密度，Matlab实现界面友好。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Modulated signals to calculate its density Pu-related, Matlab to achieve user-friendly.
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