Vlfeat公司

Vlfeat:一个开放的可移植的计算机视觉算法库。VLFeat是一个开放的和便携式的计算机视觉算法库。它旨在促进计算机视觉科学家和学生的快速原型和可复制研究。它包括严格的特征提取算法,如特征提取算法、随机聚类算法等。源代码和接口都有完整的文档。该库直接与计算机视觉研究的流行语言MATLAB集成。


zbMATH中的参考文献(参考文献39条)

显示第1到第20个结果,共39个。
按年份排序(引用)
  1. 阿拉夫金,亚历山大;Damek Damek Damek:通过方差减少进行修正的统计估计(2020年)
  2. Edgar Riba,Dmytro Mishkin,Daniel Ponsa,Ethan Rublee,Gary Bradski:Kornia:Pythorch的开源可区分计算机视觉库(2019)阿尔十四
  3. Farhan,Erez:弱局部特征的高精度匹配(2019)
  4. 塔里克,肱骨;亚洲萨姆林;Amjad,Usman:使用改进的自动快速移动分割去除雾霾(2019年)
  5. 特伦布雷,尼古拉斯;巴塞尔姆é, 西蒙;Ambrard,Pierre Olivier:岩芯集的决定性点过程(2019)
  6. 博伊德,扎卡里M。;贝伊,埃吉尔;泰雪成;Bertozzi,Andrea L.:使用总变差法简化模块化能源格局(2018年)
  7. Desolneux,A。;Leclaire,A.:来自类SIFT描述符的随机图像模型(2018)
  8. 克里文,尼古拉斯;伯里尔,安东尼;格里博瓦尔,Ré惯性矩;Pé瑞兹,帕特里克:大规模学习混合模型的草图(2018)
  9. 刘崇文;尚兆伟;林波;唐元燕:一种用于图像分类和视频动作识别的语义树方法(2018)
  10. 麻瓜顿,斯蒂芬;戴、王周;桑穆特,克劳德;塔马多尼·内扎德(Tamaddoni Nezhad),阿里扎(Alireza);文静;周志华:从嘈杂图像中进行元解释学习(2018)
  11. 阴,可;泰雪成:学习和聚类的一些变分模型的有效区域力(2018)
  12. 朱伟;王,宝;巴纳德,理查德;科里,哈伊。;詹科,弗兰克;Osher,Stanley:低维流形模型的科学数据插值(2018)
  13. 博福诺斯,Petros T。;拉恩,山塔努;Mansour,Hassan:信号几何的表示与编码(2017)
  14. 特隆,罗伯托;Danilidis,Kostas:本质矩阵空间作为黎曼商流形(2017)
  15. de Amorim,Renato Cordeiro:基于特征加权的K均值算法调查(2016)
  16. Joutsijoki,亨利;哈波宁,马库斯;拉斯库,杰尔基;阿尔托集合ää, 卡特里娜;Juhola,Martti:人类诱导多能干细胞集落图像自动质量识别的机器学习方法(2016)
  17. 猛撞í雷兹科罗纳,马利纳利;苏卡尔,L。恩里克;Morales,Eduardo F.:基于路径评估的分层多标签分类(2016)
  18. 雷伊·奥特罗,艾夫斯;莫雷尔,让·米歇尔;Delbracio,Mauricio:尺度空间中影响关键点稳定性的因素分析(2016)
  19. 齐柏林泽尔,马提亚斯;齐利ń滑雪,巴托斯;朱达,马特乌斯;Seidl,Markus:3D表面分析的拓扑描述符(2016)
  20. 郑江滨;刘亚南;任金昌;朱婷阁;燕,一君;Yang,Heng:基于块和关键点融合的有效拷贝-移动图像伪造检测方法(2016)