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搜索资源 - shape based features
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图像的纹理分析方法(从图像、图形融合的思想出发 ，介绍了基于图像分析的表面形状恢复及纹理
三维特征获取方法，并将其应用于图形建模和纹理映射．首先利用不同视点下的遮挡
边缘序列，并结合其它视觉信息的分析，获取了表面点的三维几何坐标，实现了基于
图像分析的表面形状绘制．接着利用阴影分析方法，提取纹理图像的表面起伏特征，
将该特征结合像素点的颜色属性，进行图形纹理映射，实现了基于图像特征分析的图
形纹理生成．实验结果证明了图像、图形融合思路的可行性和有效性及图像、图形融
合方法
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用小波多尺度分析进行基于医学图像形状特征的检索.-wavelet multiscale analysis based medical image retrieval features of the shape.
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所谓基于内容图像的检索是指由图像分析软件对输入的图像先进行图像分析，根据图像中物体或区域的颜色(color)、形状(shape)或纹理(texture)等特征以及这些特征的组合，自动抽取特征，在将输入图像存入图像库的同时将其相应的特征向量也存入与图像库相连的特征库。-so-called content-based image retrieval is by image analysis software on the importation of the first images for ima
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人脸视频图像编码是近年来图像编码领域里的一个研究热点问题,它在通信、互联网等方面有着广泛的应用前景。人脸图像编码的研究包含很多子问题,主要的三个方面为:精确的人脸目标定位算法,实时的人脸目标跟踪算法和高效的人脸图像编码方法。本文的主要研究工作在于: 1) 提出帧间差分和背景差分相结合的人脸目标定位算法,在人脸特征选择上,主要使用形状特征,通过椭圆拟合来得到人脸的位置。 2) 采用基于Kalman滤波的运动预测方法对人脸的区域变化进行预测,以此缩小目标可能存在的区域(ROI).-Facial vi
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基于JAVA实现的图像特征提取源代码 图像特征提取的源代码，使用sobel算子提取图像边缘，使用hu矩提取图像形状特征，使用颜色中心矩提取图像颜色特征，请使用eclipes导入该工程并运行test文件（可将test文件中去掉一些注释部分运行更多功能）。-JAVA based on the realization of the image feature extraction image feature extraction source code source code, use the sob
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提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区
YC C
r b
域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度
)
(
信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几
形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向
PCA PCAED
( )
何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确
的人
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图象 处 理和模式识别中经常根据物体的形状来识别物
体或对物体进行分类。形状特征可以分为区域特征和边界特
征两大类，矩不变量是最基本的形状特征。Hu提出的矩不变
量是图象区域内部细节的描述，是一种区域特征。它是建立
在对一个区域内部灰度值的统计分析基础上的，需要目标区
域的所有象素参与运算-Image processing and pattern recognition are often based on the shape of objects to identify o
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图像检索_基于MPEG-7形状特征的图像检索技术研究-_ Image Retrieval Based on MPEG-7 shape features of image retrieval research
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表面缺损检测对保证产品的使用性能、完整性和安全性具有重要意义 本文将表面
缺损类型总结为结构缺损、几何缺损、颜色缺损和纹理缺损等几类，并进行特征分析。在此基础上，从基于灰度特征、形态特征、色度特征和纹理特征等几方面对表面缺损的图像检测方法进行综-Surface defect detection products to ensure the use of performance, integrity and security will be of great significance to t
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matching shape can be subdivided between two approaches: feature-based and template-based matching. The feature-based approach uses the features of the search and template image, such as edges or corners, as the primary match-measuring metrics to fin
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介绍了一个基于特征的图象查询和检索系统.该系统由查询模块、特征提取和描述模块、匹配模块、图象显示模块和图象库管理模块组成.系统既支持基于颜色、纹理、形状的单一特征查询,也支持结合不同特征的更符合视觉要求的综合特征查询.该系统已结合实际图象库进行了查询和检索实验,文中给出一些实际检索结果.
-Describes a feature-based image query and retrieval system. The system consists of query module, featu
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Content-based medical image retrieval is now getting more and more attention in the
world, a feasible and efficient retrieving algorithm for clinical endoscopic images is urgently
required. Methods: Based on the study of single feature image retr
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一个Java实现的基于内容的图像检索工具包，可用来提取图像的颜色特征、纹理特征（Gabor Filter）以及形状特征，并在此基础上判断图像相关性。-Java implementation of a content-based image retrieval toolkit, which can be used to extract the image' s color features, texture features (Gabor Filter), and shape feature
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CBIR is retrieval of images based on some query or example images. It is also called Query based image retrieval. Firstly, this report outlines a descr iption of the primitive features of an image color and shape. These features are extracted and use
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图像检索系统源码,仅用于商业学习!具体操作步骤如下：
1.输入带检索图像。
2.选择检索库路径。
3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。
4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。-The source of the image retrieval system, used only for commercial learning! Specific steps are as follows: 1. Input with retrieval of
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具体操作步骤如下：
1.输入带检索图像。
2.选择检索库路径。
3.选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征。
4.点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。-Specific steps are as follows:
1 input with image retrieval.
2 Select retrieval library path.
3 Select the search method: Based on the color feat
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在线构造具备不同特征分布的三维类此心形形状的图形-Online construct 3D shape of love based on different features by use of saveral colors
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Image retri techniques are useful in many image-processing applications. Content-based image retri systems work with whole images and searching is based on comparison of the query. General techniques for image retri are color, texture and shape. Thes
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This function performs face detection based on skin color on RGB space and shape features.
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In this paper, a multiscale convolutional network
(MSCN) and graph-partitioning-based method is proposed for accurate
segmentation of cervical cytoplasm and nuclei. Specifically,
deep learning via the MSCN is explored to extract scale invariant
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