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Graphic
- 基于图模型的图像分割并行算法研究与实现,该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性, 在该方案中本文设计并行算法来求解特征值问题在环境下的实验结果表明, 该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径.-Image segmentation based on graph model of parallel algorithm and implementation of the program through the mesh to ach
Novel_Example-Based_Shape_Learning_For_Fast_Face_A
- 用于人脸对准的快速形状学习方法(论文)：提出了一种新的用于人脸特征对准的基于样本 的形状学习策略(ESL)。该方法是基于下面结论提出的：人脸图像差和形状差之间存在一种近似的线 性关系——即相似的人脸图像蕴涵着相似的形状。因此，给定一个人脸图像的学习集，其中人脸图 像的特征点都已手工标定。则任意新的人脸图像的形状可以如下抽取：估计该人脸图像和训练集中 训练图像的相似度，并将同样的相似度用于该人脸图像形状的重建-Fast Face Alignment for the shape of
tuxiangpipei
- 基于小波变换的多分辨匹配算法: 首先利用小波的多分辩率特性将匹配图像和模板图像分解到乙层上，并且只保留LL低频部分，然后利用归一化相关法作为相似性度量，进行由粗到细的相关匹配过程，每次利用下一层的匹配结果在上层小范围内搜索。这样做极大地减少了搜索空间，而且减少了每次匹配计算相似度的数据量。 -Wavelet multiresolution matching algorithms: a wavelet multi-resolution feature will match the imag
imageEvaluation
- 图像的评价标准有熵、加权峰值信噪比、加权结构相似度、结构相似度、交叉熵、空间频率 这些都有是比较常用的判断标准-FusionEvaluation
SUSAN
- 图象匹配中最常用的是基于面积的匹配，该匹配方法是把一幅图象中某一象点的灰度邻域作为模板，在另一幅图象中搜索具有相同(或相似)的灰度值分布的对应点的邻域，从而实现两幅图象的匹配〔2，。在搜索过程中，通常是以互相关函数作为两个搜索邻域间的相似性测度。 -this ie a program is in the inviroment.we can use it bring a lot of benefit to us.
platelience
- 车牌识别系统一般包括车牌定位、车牌切分、字符识别三部分，而车牌定位是车牌识别系统的基础和前提，其准确与否直接影响着车牌识别的准确率。本文针对这一关键问题进行了研究，提取了车牌的颜色特征并结合其纹理特征、几何特征以及投影特征进行准确定位。采用HSV颜色模型，利用颜色空间距离相似度计算分割颜色；针对颜色分割后的图像，车牌区域内水平方向上具有的连续跳变的特征，采用行扫描法确定车牌的上下边界；车牌区域内垂直方向具有投影特征，采用垂直投影法确定车牌的左右边界；最后根据车牌的宽高比判断是否是真实的车牌域。实
renlianjiance
- 已有的眼睛状态识别方法不仅计算量大，而且易受环境因素(如光照条件)的影响。为此本文提出了一种新的眼睛状态识别方法:首先对实时拍摄的图像利用运动信息和肤色特征进行人脸检测 然后在检测到的上半部人 脸区域采用Adaboost算法只检测驾驶员正常状态下睁开的眼睛，把检测 的眼睛与眉毛分割出来制成正常睁开眼睛模板 最后把眼睛模板与未检测 到眼睛的上半部人脸区域进行匹配，当该区域的最大相似度值小于某闽值 时认为眼睛是闭合状态，否则认为眼睛是睁开状态。并根据眼睛状态计算 眼睛平均闭合时间
Depthmeasurementoftheobjectbasedonthecorresponding
- 提出了一种基于对应点匹配的物体深度信息测量方法。首先给出了物理图像坐标系与像素坐标系之间的关系；其次，借助于相关法计算两幅图像中目标的相似度，以实现同一目标在不同成像中的匹配；然后从目标几何形状的角点出发，结合对应点的外极线约束条件，提出一种有效的对应点匹配算法，并利用对应点的视差计算基于光轴平行的双摄像机成像的目标深度信息。计算机仿真结果验证了算法的有效性。-A method for measuring the depth of an object was proposed based on
ImageRetrievalAlgorithm
- 文是一种基于灰度共生矩阵的图像相似性检索算法，首先将图像分成互不重叠的子图像块，根据子图像 块中像素间灰度差别重新设置每个像素的灰度值为0或l，然后将整个图像重新划分成子块，对子块编码，最后借 助共生矩阵提取的不同方向的特征值来检索图像的相似性。实验结果表明本文算法对图像相似性的检索比传统 方法GLCM、CCM更有效，且检索效率较高，更重要的是此算法还可以反应不同方向上图像的相似度。-Man is an image based on gray level co-occurrence
demo
- 实现了利用数字图像模式识别技术实现对人脸的自动检测与特征定位。包括有脸相似度计算、人脸轮廓提取、人脸定位、脸内轮廓提取、眼睛定位、鼻子定位和嘴定位等部分。-Achieved using digital image pattern recognition technology to the automatic human face detection and feature location. Include face similarity calculation, face contour ex
7
- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
FaceDetect
- 人脸检测技术及VC++的实现代码，计算相似度、图像定位判断等,希望能队大家有所帮助-Face detection technology and the implementation of VC++ code, the similarity degree image localization judgments in the hope that we can help team
An-Algorithm-for-Face-Recognition-
- 高独特性特征的选择以及合适匹配策略的选用是人脸识别技术的关键。讨论了基于仿射不变的几何特 征SIFT算子进行人脸识别的方法。SIFT算子的计算复杂度较高，并且不同的人脸表情和图像模糊会加大特征匹 配的难度。为克服上述缺点，提出了一种新的算法，将选择6个人脸上感兴趣子区域进行描述，并根据各自的独特 性赋予不同的权值，最后在匹配过程中使用相似度的平方来减小偏差数据造成的影响。实验结果表明，该方法能 有效减轻表情变化对于身份识别率急剧下降的影响，并可显著减少计算复杂度和特征匹配时间。-
image-fusion--Evaluate
- 基于结构相似度与感兴趣区域的图像融合评价方法 图像融合方法介绍 -Structural similarity Region of interest Image Fusion
iden_round
- 自动识别图像中的圆形，并计算半径，及其相似度，希望有所帮助-Automatic identification of image circle, and calculate the radius, and its similarity, Hope that helps
match-two-images
- 输入两幅图像，常用的图像格式都支持，通过提起颜色与纹理特征来计算其相似度。-input two pictures,most formats are acceptable.this program compute the simiarity between the two input pictures by using the color and texture features
HCI
- 功能：求两幅图像的相似度，进而用于图像检索 尽管一幅彩色图像包含成千上万种颜色,但在多数情况下,图像中少数几种颜色就涵盖了图像中的大多数的象素颜色。这些颜色被称为主色。一些研究表明:使用主色一般不会降低颜色匹配效果。因此考虑一种次优可行的基于聚类颜色特征的相似度计算方法。 -Function: Find the similarity of two images, and then used for image retrieval although a color image con
ssim_index
- 质量评价 用于评价原图像和失真图像之间的质量关系 用结构相似度进行评价-Quality assessment used to evaluate the distortion of the original image and the image quality of the relationship between structural similarity with the evaluation
distance
- 实现计算两张图片的相似度计算，这种方法主要克服图像的选装，扭曲，轻度变形等地相似度计算-calculate distance
CBIR
- 基于LBP和HSV的图像识别 比较两个图片的相似度 给出相似度的打分（ ）-LBP 和 HSV图像检索