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搜索资源 - Scale Affine Invariant
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一种比sift效果更好的算法，可实现图像在几乎任意仿射变化下的特征提取，而且特征点比SIFT多，是09年最新的算法-asift, full name is the affine scale-invariant feature transform, that is, of scale-invariant features of affine transform, is used to extract more of the characteristics of affine distortion
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asift,全名是 affine scale-invariant feature transform ，即 仿射性尺度不变特征变换，是用来提取较大仿射扭曲不变的特征区域的一种方法，相信对大家有用-asift, full name is the affine scale-invariant feature transform, that is, of scale-invariant features of affine transform, is used to extract more of t
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运用多尺度自卷积计算图像的仿射不变矩的方法，该方法新颖，具有一定的创新性-Using multi-scale image from the convolution calculation of affine invariant moment method, which is novel, has some innovative
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In this paper, a novel scale- and rotation-invariant interest point detector and descr iptor, coined SURF (Speeded Up Robust
Features) is presented. It approximates or even outperforms previously proposed
schemes with respect to repeatability, di
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Scale and affine invariant interest point detectors
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一种基于最大熵和部件的物体检测方法。在人脸检测上的应用取得了很大的准确率提升。-This paper presents a probabilistic part-based approach for texture and object recognition. Textures are represented using a part dictionary found by quantizing the appearance
of scale- or affine-invariant ke
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仿射不变特征提取 多尺度自卷积方法-The Multi-Scale Autoconvolution (MSA) method offers a novel way of approaching this problem. The method provides affine invariant features with only moderate computational complexity and does not require any other segmentation steps
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Affine Scale Invariant Feature transform-Affine Scale Invariant Feature transform..
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整合了模式识别领域中几种经典的关于区域识别的文章，对于研究模式识别的同学，会有很大帮助-Integrated field of pattern recognition several classic articles on regional recognition, pattern recognition for research students, there will be a great help
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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
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基于内容的图像检索技术的关键在于特征提取，是利用图像的颜色、形状、纹理、轮廓、对象的空间关系等客观独立的存在于图像中的基本视觉特征作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按相似度匹配进行检索。综合国内外研究现状，可将基于内容的图像检索技术分为如下几种类型:基于颜色特征的检索、基于纹理特征的检索、基于形状及区域的检索、基于空间约束关系的检索。-Based on comparing various affine invariant regional basis, selection of
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Sift算子最早是由D.G.Lowe于1999年提出的，当时主要用于对象识别。
2004年D.G.Lowe对该算子做了全面的总结，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（Scale Invariant Feature Transform)算子，即尺度不变特征变换。-Sift child the first count by DGLowe in 1999, was mainly used for object recognition
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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
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MSER(删诞mauy stable extremal re舀ons)算法，提出一种对图像的尺度、旋转、仿
射变换更加稳定的区域不变量提取的算法。对于输入图像采用多尺度MSER提取算法，并对
提取的MsERS依据其灰度变换的平稳性对提取区域进行修正。提高了区域提取的可重复性
和匹配概率。-MSER (delete birth mauy stable extremal re scoop ons) algorithm is proposed to image the scale, rot
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基于SURF的仿射变换识别源代码，包括提取灰度图像的尺度不变特征（SIFT特征）-SURF-based affine transformation recognition source code, including the extraction of grayscale images scale invariant feature (SIFT features)
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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仿射不变Harris, Laplacian, det(Hessian) and Ridge 特征点检测
参考文献：An affine invariant interest point detector , K.Mikolajczyk and C.Schmid, ECCV 02, pp.I:128-142.-Matlab code for detecting Affine spatial interest points. Includes Harris, Laplacian, det(Hess
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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、也保持一定程度的稳定性.本程序采用MATLAB和c语言联合编程。(SIFT feature is a local feature of the image. It keeps invariant to rotation, scale scaling and luminance change, and also keeps a certain degree of stability to the chang
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