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针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为
分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马
尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model,EHMM),同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集,这个
集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁.在识别2D行为时,2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄
像机采集
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针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形
状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
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首先对图像
进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向
匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量
多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
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医学图像配准，医学图像2D_3D配准，基于vc++开发。-Although the presence of local minima is one of the major
problems in high-dimensional image registration, only a few
experimental works have been carried out to address this problem. In
this study, a 3D-2D vascular
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3D重建中实现特征点精确匹配经过测试通过，并且鲁棒性较好-3D reconstruction feature points to achieve an exact match
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vs2010下两张图片之间、进行sift匹配，角点LK金字塔光流跟踪，surf匹配。有绘制特征点主方向和辅助方向。具体仔细看代码。-vs2010 down between two pictures, make sift matching corner pyramid LK optical flow tracking, surf match. Have drawn the main direction of the feature points and the auxiliary directio
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在安卓NDK下实现了图像的sift检测，可以圈出特征点，并且能够匹配二幅图像，需要opencv库支持。-In the android to realize the image under the NDK sift detection, can circle the feature points, and the ability to match two images, need opencv library support.
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Image mosaic is a technology which uses space matching alignment to the mutual
between the overlapping portions of the image sequence to get the complete image which
includes more information. It includes image matching and image fusion. On the b
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检测特征点是否匹配正确，对于错误的匹配点进行剔除-Check whether the feature points match correctly and reject the wrong match points
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实现了图像的简单拼接。首先寻找特征点，然后计算描述子（特征向量），对寻找到的特征点进行匹配，并塞选匹配结果，然后计算透视 矩阵，将其中一幅图进行透视变换，然后将图片合成。对一些简单的图片比较有效。仅供参考学习。(Realize the simple stitching of the image. First, find the feature point, and then calculate the descr iptor (eigenvector), match the feature po
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利用sift算法提取两张图像的特征点，利用ransac去除误匹配，最后将两张图片拼接在一起(Using sift algorithm to extract the two feature points of the image, the use of ransac to remove the wrong match, and finally the two pictures together)
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surf 特征点匹配算法能很好的，对两幅图像的特征点进行匹配(Surf feature point matching algorithm can well match the feature points of two images)
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针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。(In this paper, a method based
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基于opencv库的条件下，实现SURF+brief算法的特征点的提取与匹配，直接复制粘贴即可(Under the condition of OpenCV library, we can extract and match the feature points of SURF+brief algorithm, and copy and paste directly.)
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SIFT算法实现特征点匹配，首先检测特征点，然后形成描述符，将描述符进行比对，匹配对应的特征点。(SIFT algorithm achieves feature point matching. Firstly, the feature points are detected, then the descr iptors are formed, and the descr iptors are compared to match the corresponding feature points.)
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可对两幅图像的相似特征点进行匹配，并标记出对应特征点，同时对两幅图的相似点进行连线。(It can match the similar feature points of the two images, mark the corresponding feature points, and connect the similar points of the two images at the same time.)
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