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Scale_Space_Histogram_of_Oriented__Gradients_for_H
- 本文运用尺度空间理论检测人体，通过集成 面向梯度与histogramof尺度空间理论 -Human detection is the task of finding presence and position of human beings in images. In this paper, we apply scale space theory to detecting human in still images. By integrating scale space
sift
- 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。-sift of
err
- 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。-sift of
SIFT-algorithm
- 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
sift-based-on-edge-corner
- SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算 量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根 据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结 果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
zijichangshimbianyige
- 以多光谱数据为原始数据，通过空间变换、滤波、融合、纹理及图像处理等手段，提取遥感图像多维、多尺度特征，最终建立面向目标检测、识别和分析的特征空间，并使用NASA的实测数据对方法的性能进行验证和分析。-Multi-spectral data to the original data, through space conversion, filtering tools, integration, texture and image processing, remote sensing images
cAMx用户手册中文版
- 扩展综合空气质量模型(CAMx)是一个欧拉的区域光化学离散模型，它允许把从邻区到大陆 空间尺度的对流层空气污染（臭氧、颗粒物、大气有毒物质）作为整体的“一个大气”来考虑。 它是最前沿的开源系统：计算高效、灵活、对公众开放。模型的 Fortran 源代码高度模块化 并且相关说明文档齐全。Fortran 二进制输入/输出文件格式以城市空气流量模型(UAM)规则 为基础并且兼容很多现有的前处理和后处理工具。气象场由独立的天气预测模型提供给 CAMx。所有的排放输入数据由外部的前处理系统提供。