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FinalYearProject-version2
- 基于NewMikolajczykDetector产生的.sift文件的特征点匹配！-Image matching and object recognition Based on .sift file generated by NewMikolajczykDetector
3d-matching
- 提出了一种用于物体外形非接触式提取的综合立体匹配方法。该方法综合了基于面积的立体匹配过程和基于特征的立体匹配过程。能充分利用它们各自的优点。 既能产生致密视差图。又能获得不连续处的准确匹配。 解决了物体外形非接触式提取中的关键性的问题实验结果以及实际应用都收到了很好的效果。-Proposed for object shape extraction of non-contact integrated stereo matching method. This method is an integra
mode
- 基于VC的各种聚类和分类算法程序。 手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。有模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类器。 在左视图上单击鼠标左键，可获得3种数据源：标准数字聚类、手画图形聚类、位图文件分析聚类。可以进行特征提取、模糊聚类和遗传算法。-VC-based clustering and classification algorithm for a
product
- 提出了一种改进的加权Hausdorff距离，并将其应用于字符图像的匹配。该方法根据字符图像的结构特征对字符不同区域设置不同的权重。实践表明该方法改善了图像匹配效果。-An improved weighted Hausdorff distance, and applied to characters in the image matching. The method according to characters in the image of the structural characteris
IMGReg
- 图像配准，一个半自动的基于特征的图像配准程序。在程序中，需要手工选取特征点，程序将自动寻找到相匹配的特征点，然后自动计算仿射变换参数，并将两幅图像进行拼接，合成一幅图像。-Image registration, a semi-automatic feature-based image registration process. In the process, the need to manually select the feature points, the program will auto
Desktop
- 人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有 着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提 取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像 的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深 入研究。 针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该 算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛 可
match
- 用C++实现两幅图像的SIFT（尺度不变特征变换）特征点的匹配
SIFT3
- :对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化,基于优化算法提取的特征点对构建 三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。 -: SIFT algorithm from the traditional feature extraction time and matching accuracy, and the optimization, optimization algorithm based on the extracted fea
sift5
- :研究了一种多目标识别算法,该算法用SUSAN角点形成SIFT特征点,采用阶梯图像金字塔结构实现尺度不变,为所有匹配点建立统一的超定线性方程组并对该方程组系数矩阵进行简 化使其维数降低一半,得到增广矩阵.对增广矩阵进行列变换,依据坐标转换的特性可从中提取多目标的稳定正常点,实现了快速分离多目标的匹配点. -: Study of a multi-target recognition algorithm using SUSAN corner formed SIFT feature point
vl.sift.tar
- 利用sift方法实现图像特征提取和图像匹配-to realize image feature extraction and image matching by the method of sift.
ImageThemeFilter
- 对图像进行分主题过滤。 根据给定的图像样本集，进行样本训练，提取多个颜色空间中的多种方式(颜色矩，纹理谱，直方图，肤色模型等)的得到图像特征集；对待过滤图像进行特征提取，向量匹配，进而实现图像分主题分类功能。-Sub-theme of the image filter. According to a given set of image samples to conduct the training samples to extract more color space in multipl
zifushibeiyufenge
- 复杂背景下车牌定位与字符分割算法研究 本文在简要介绍国内外车牌识别技术研究现状的基础上，对车牌定位算法及字符分 割算法进行了深入的研究，主要完成以下工作： 车牌的定位算法设计阶段，本文提出了一种综合利用车牌多重特征的定位算法。该 算法充分利用了车牌的纹理，色彩及车牌长宽比等特征。经过水平梯度化，二值化，滤 波，区域连通、连通域标记筛选，色彩匹配等几个步骤，最终达到了复杂背景下汽车牌 照的定位。-Complex background license plate loc
ShapeContext
- 目标匹配经典特征shape context的Matlab源码！-The source code of the shape context!
agdhs
- 数字图像特征点提取及匹配的研究，是一篇很好的文献，对于学习匹配和特征点提取的人来说有很大的帮助-Digital image feature extraction and matching of study is a good document, for the study matching and feature extraction is of great help to people
CRSystemInMatlab
- CR的常用物理层检测算法包括:匹配滤波检测、能量检测和循环平稳特征检测。-CR Common physical layer detection algorithm include: matched filter detection, energy detection and cyclostationary feature detection.
BaseAutopanoramareserch
- 别对两幅图像提取广义特征点后， 利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像 的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系，完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。-Do the two images extracted generalized characteristic point, the root mean square error-based and cross-correlation of the two cont
finger1
- 用MATLAB对指纹进行分割，二值化，特征提取以及匹配。希望对大家有用。-Using MATLAB on the fingerprint segmentation, binarization, feature extraction and matching. Hope to be useful.
biyesheji
- 该功能主要实现静脉识别中特征提取技术的研究，实现了图像的特征提取匹配过程-The main function of achieving vein recognition feature extraction techniques, but to achieve matching of image feature extraction process
shuzijiance
- 目前在世界上，根据人体特征，主要有3个部分的图像识别： 1、指纹识别 2、瞳孔识别 3、面部识别 由于每个人的基因不同，使得每个人的指纹也不同，根据这一点，发展了很多识别的方法，如：比较、匹配、采样等。瞳孔识别同指纹识别类似，据美国科学家研究，每个人的瞳孔都是不一样的，这样在识别的时候，错误的概率就低了。 而面部识别，则难度较大，由于表现人面部的数据量十分庞大，另外，基因的不同只会使人面部数据库中的一部分不同，这时由于人眼的误差，在进行分辨时几乎辨别不出来。如双胞胎
munkres
- 数学指派问题的经典求解算法 可以用于图像处理，做位姿估计时 特征对应点的匹配 - MUNKRES Munkres (Hungarian) Algorithm for Linear Assignment Problem.