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4_hough
- 本程序实现hough变换。Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。 -Hough transform this program. Hough transform image processing image recogniti
localfeaturesfacerecognition
- this a source codes for face recognition using local features
fdtool
- 人脸识别MATLAB工具箱 Faces detection toolbox v 0.1 -This toolbox provides some tools for faces detection using Local Binary Patterns and Haar features. The task of detection is done by boosting approaches such Adaboosting, FastAdaboosting and Gentleboos
Scale-invariant_feature_transform
- 尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform或SIFT）是一种计算机视觉的算法去查找并描述图像的局部特征。sift比较通俗的详解，比一般的详细。英文-Scale Invariant Feature Transform (Scale-invariant feature transform, or SIFT) is a computer vision algorithm to find and describe the local features of th
wavelet
- A new approach for fingerprint verification, based on wavelets and pseudo Zernike moments (PZMs), is discussed. PZMs are robust to noisy images, invariant to rotation and have a good image reconstruction capability [4]. PZMs have been used for
3
- 自动学习和多局部特征提取。 自动学习和多局部特征提取。-Automatic Learning and Extraction of Multi-Local Features。
ImageFeatureExtraction
- 人脸图像特征提取：基于局域二值模式（LBP），对图像中的人脸纹理特征进行提取。-Face Image Feature Extraction: Based on the local binary pattern (LBP), the human face on the image to extract texture features.
hough--line
- Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等-Hough transform is image processing image recognition from the basic geometry of one of the meth
local-binary-pattens
- LBP人脸识别：基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析，提出了一种多级LBP直方图的序列特征(M—HSLBP)的提取方法。-LBP Face Recognition: Based on the wavelet decomposition and local binary pattern (LBP) analysis, a multi-stage sequence of LBP histogram features (M-HSLBP) extraction method.
ComputeLBP
- Source code for computing the Local Binary Patterns (LBP) features of an image.
local-features
- 基于局部累积直方图和纹理特征的图像检索方法-The cumulative histogram and texture based on local features of image retrieval methods
sift
- 使用sift方法提取局部特征，非常好用！-Method to extract local features using the sift, very easy to use!
SIFT
- 该代码可以实现尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)变换，程序文档中包含了样例图片以及相关代码，能够得到较好效果的特征变量。SIFT是一种电脑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。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and de
sift
- 1999年British Columbia大学大卫.劳伊（David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。 -University of British Columbia 1999, David Rowe (David G. Lowe) summed up the professor is not variable
caltech-image-search-1.0
- 大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的， Indexing in Large Scale Image Collections: Sc
FaceRecognition
- 频域光照归一化的人脸识别 基于NSCT和SQI的光照不变量及人脸识别 张量局部判别投影的人脸识别 基于全局和局部特征集成的人脸识别-Frequency-domain light normalized face recognition based on the NSCT and SQI s illumination invariant face recognition Zhang amount Bureau Ministry of discriminant projectio
sift
- SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种电脑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。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
[16---2011]---local-binary-LDA-for-FaceR
- Extracting discriminatory features from images is a crucial task for biometric recognition. For this reason, we have developed a new method for the extraction of features from images that we have called local binary linear discriminant analysis (LB
sift
- 1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点： a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctive
Local--Survey
- 局部特征的概述，有利于初学者对算法的了解-An overview of local features, beginners' understanding of the algorithm